طور فريق بحثي مشترك من جامعة ناغويا وجامعة أوساكا وجامعة توهوكو في اليابان، تقنية مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للتحكم في سلوك الحيوانات وتوجيهه بدقة عالية من خلال واجهات دماغية حاسوبية متقدمة.
وتقوم التقنية الجديدة، التي أطلق عليها اسم «YURIO»، على دمج خوارزميات التعلم الآلي مع أنظمة التحفيز العصبي الفوري، إذ يتولى الذكاء الاصطناعي تحليل الأنماط السلوكية المعقدة للحيوان في الوقت الحقيقي، ثم يحولها إلى أوامر تصحيحية ترسل مباشرة إلى الجهاز العصبي لتعديل الحركة أو السلوك نحو مسارات محددة.
وتمكن الباحثون عبر هذه المنظومة من تتبع سلوكيات متنوعة لدى عدد من الفصائل الحيوانية بدقة بلغت نحو 90 بالمئة، شملت أنماط تقاسم الغذاء لدى النمل، والتفاعلات الاجتماعية لبعض الأسماك، إضافة إلى سلوكيات التزاوج لدى الفئران.
وأوضح الفريق أن التقنية تعالج إحدى أبرز الإشكاليات التي واجهت الأنظمة السابقة، والتي كانت تعتمد على تحفيز شامل يؤثر في جميع الكائنات ضمن بيئة التجربة في آن واحد. ففي حين كان الباحثون سابقاً يستخدمون أشعة ضوئية لتنشيط الخلايا العصبية داخل المختبر بأكمله، ما يؤدي إلى استجابة جماعية غير انتقائية، تتيح تقنية «YURIO» توجيه التحفيز الضوئي إلى كائن محدد بعينه — كذبابة أثناء الطيران أو نملة خلال لحظة سلوك معينة — في أجزاء من الثانية، من دون التأثير على الكائنات المجاورة.
ومن الناحية التقنية، أجرى العلماء تعديلات وراثية على الخلايا العصبية للحيوانات عبر إدخال بروتينات حساسة للضوء تعرف بـ«الأوبسينات»، تعمل كمفاتيح بيولوجية لتنشيط أو تثبيط الخلايا العصبية عند تعرضها لأطوال موجية محددة. وخلال التجارب، كانت المنظومة تراقب السلوك لحظة بلحظة، وما إن يتم رصد السلوك المستهدف، ترسل إشارة كهربائية فورية إلى مصدر ضوئي يوجه أشعته بدقة نحو الحيوان المعني، ما يؤدي إلى فتح قنوات الأيونات في أغشية الخلايا العصبية وتعديل النشاط العصبي والسلوكي بشكل فوري.
ويرى الباحثون أن هذا التطور قد يفتح آفاقا جديدة في دراسة الأنظمة البيولوجية المعقدة، ويعزز أدوات البحث في علوم الأعصاب، فضلا عن إمكاناته التطبيقية في مجالات مثل مهمات البحث والإنقاذ في البيئات الوعرة التي يصعب على الروبوتات التقليدية الوصول إليها.
A joint research team from Nagoya University, Osaka University, and Tohoku University in Japan has developed an innovative technique based on artificial intelligence to control and precisely direct animal behavior through advanced brain-computer interfaces.
The new technique, named "YURIO," integrates machine learning algorithms with real-time neural stimulation systems, allowing artificial intelligence to analyze the complex behavioral patterns of animals in real time, and then convert them into corrective commands sent directly to the nervous system to modify movement or behavior towards specific paths.
Through this system, researchers were able to track various behaviors in several animal species with an accuracy of about 90 percent, including food-sharing patterns in ants, social interactions among certain fish, as well as mating behaviors in mice.
The team explained that the technique addresses one of the major issues faced by previous systems, which relied on broad stimulation affecting all organisms within the experimental environment simultaneously. While researchers previously used light beams to activate neurons throughout the entire lab, leading to a non-selective collective response, the "YURIO" technique allows for the precise targeting of light stimulation to a specific organism—such as a fly in flight or an ant during a particular behavior—in fractions of a second, without affecting neighboring organisms.
From a technical standpoint, scientists made genetic modifications to the neurons of the animals by introducing light-sensitive proteins known as "opsins," which act as biological switches to activate or inhibit neurons when exposed to specific wavelengths. During experiments, the system monitored behavior moment by moment, and once the targeted behavior was detected, it sent an immediate electrical signal to a light source that precisely directed its beams towards the concerned animal, resulting in the opening of ion channels in the membranes of the neurons and instantaneously modifying neural and behavioral activity.
Researchers believe that this development could open new horizons in the study of complex biological systems and enhance research tools in neuroscience, as well as its practical potential in fields such as search and rescue missions in rugged environments that are difficult for traditional robots to access.
