Самцы мышей обращаются к самкам, чтобы избежать драк и сохранить мир в обществе

Новое исследование изучило интригующий мир мышей, в том числе то, как они ориентируются в социальной иерархии и конфликтах.

Цель исследователей под руководством Джошуа Нойнуэбеля из Университета Делавэра заключалась в том, чтобы понять, как мыши справляются с агрессивным поведением своих сверстников.

И самое интересное, что для отслеживания поведения мышей они использовали машинное обучение.

Мыши и машинное обучение

Если вам интересно, как машинное обучение вписывается в эту картину, давайте мы вам объясним. Объективное изучение социальных взаимодействий может стать довольно сложной задачей.

Машинное обучение - наш виртуальный Шерлок Холмс, раскрывающий тайну взаимодействия мышей.

Исследователи наблюдали за поведением двух самцов и двух самок мышей в течение пяти часов. И угадайте, что они обнаружили?

Почти в каждой из наблюдаемых групп один альфа-самец был значительно более агрессивен по отношению ко второму.

Постойте, скажете вы, у мышей тоже есть социальная иерархия? Действительно, как и у многих других животных, у мышей существует социальная иерархия.

Социальные иерархии среди мышей

Теперь главный вопрос: как самцы мышей справлялись с этой агрессией?

Ответ кроется в фантастических выводах наших исследователей, которые проанализировали более 3 000 стычек между самцами мышей с помощью модели машинного обучения.

Исследование показало, что часто самцы мышей, столкнувшиеся с агрессией, убегали к самке, чтобы разрядить обстановку.

Этот шаг можно рассматривать как тактику «приманки и подмены», когда альфа-самец следует за другим самцом, а в итоге взаимодействует с самкой мыши.

Хотя такая тактика могла дать кратковременную передышку от агрессии, впоследствии она часто приводила к полномасштабной драке.

Однако подход «приманки и подмены» обычно приводил к гораздо более мирному сценарию - мыши обычно оказывались дальше друг от друга, а альфа-самец общался с самкой мыши.

Это может показаться отличным способом разрядить накалившуюся обстановку, но есть одна загвоздка - это может стоить им качественного общения с самками мышей.

Сложные прогнозы

Использование машинного обучения в этом исследовании выходит за рамки простого наблюдения, переходя в сложные расчеты и предсказания поведения мышей.

Применяя алгоритмы для анализа данных, собранных в ходе более чем 3 000 встреч, исследователи смогли выявить закономерности и предсказать возможные будущие взаимодействия.

Модель машинного обучения помогла отличить простые стычки от тех взаимодействий, которые могли перерасти в более серьезные конфликты.

Таким образом, это исследование не только расширило наше понимание поведения мышей, но и продемонстрировало возможности машинного обучения в исследованиях в области поведенческих наук.

Корреляция человеческого поведения

Последствия этого исследования выходят за рамки мира мышей, предлагая идеи, которые могут быть применены для изучения социальных иерархий и разрешения конфликтов у других видов, включая человека.

Понимая методы и стратегии, используемые мышами для управления агрессивным поведением, исследователи могут провести параллели с социальными взаимодействиями людей.

Это углубляет наше понимание первобытных природных стратегий разрешения конфликтов и способствует более полному представлению о социологии животных и человека.

По мере того как мы продолжаем внедрять такие технологии, как машинное обучение, в исследования социального поведения, потенциал открытий расширяется, предлагая новые многообещающие пути для изучения тонкостей социальной динамики.

Этические соображения

Как и любая инновация, применение машинного обучения в данном исследовании требует тщательного учета этических принципов.

Развертывание автоматизированных систем отслеживания поведения ставит вопросы об обращении с животными и наблюдении за ними.

Обеспечение благополучия мышей во время экспериментов имеет первостепенное значение, и исследователи должны строго придерживаться этических принципов, которые ставят во главу угла гуманное обращение.

Использование технологий не должно ставить под угрозу благополучие подопытных, а методики должны быть разработаны таким образом, чтобы минимизировать дистресс и обеспечить максимально естественное взаимодействие.

Кроме того, прозрачность методологии и результатов исследований необходима для укрепления доверия и подотчетности в научном сообществе и среди общественности.

Поведенческие науки и социальная жизнь мышей

Интеграция машинного обучения в поведенческие исследования - это только начало трансформационной эры в научных исследованиях.

Постоянное совершенствование алгоритмов и вычислительных мощностей обещает углубить наше понимание сложного социального поведения у широкого круга видов.

По мере совершенствования методов сбора данных исследователи смогут анализировать взаимодействия в таких масштабах и с такой точностью, которые раньше были недостижимы.

Эта траектория не только обогащает наше понимание экологии животных, но и может вдохновить на новые подходы к решению социальных проблем в человеческих популяциях.

Соединяя технологии и этологию, мы получаем огромный потенциал для важных открытий и намечаем перспективный курс для будущих исследований.

Зачем изучать социальную жизнь мышей?

Это исследование, проведенное в Университете Делавэра, не только рассказывает о поведении мышей, но и демонстрирует, как можно использовать машинное обучение для изучения поведения животных.

Это открывает возможности для потенциальных исследований того, как другие социально иерархические виды управляют агрессией.

Помните, как подчеркивают наши исследователи: «Используя искусственный интеллект, мы обнаружили, что самцы мышей обращаются к находящимся поблизости самкам, чтобы отвлечь агрессоров и ослабить конфликт.

После агрессивного столкновения самец, подвергшийся агрессии, ненадолго вступает в контакт с самкой, а затем быстро убегает, поскольку внимание агрессора переключается на нее».

Так что в следующий раз, когда вы окажетесь в напряженной ситуации, вспомните о мышах - небольшое отвлечение может стать ключом к разгадке!

Исследование опубликовано в журнале PLoS Biology.