韩国科学技术院推出BehavERT模型：AI通过分析动物骨骼坐标识别自闭症行为

模型概述

韩国科学技术院（KAIST）研究团队近期开发了一款名为BehavERT的AI模型，能够像语言模型分析单词一样解读动物运动模式。与传统行为分析方法不同，该模型无需预先进行生物学训练，即可自主检测出自闭症模型小鼠的社交行为缺陷。研究相关成果已通过《The Korea Herald》对外发布。

技术原理与性能

BehavERT基于经典的BERT架构，将小鼠身体部位（包括鼻、耳、脊柱、四肢、尾巴）的骨骼坐标转换为token进行序列分析。在实验中，模型通过观察口对口接触行为，成功区分了Shank3B基因缺失的自闭症模型小鼠与对照组。与现有方法相比，BehavERT在五个国际基准测试中均表现更优。研究团队强调，该模型不仅能对行为进行分类，还能理解其潜在的行为学意义，这为后续研究提供了全新视角。

应用前景

研究团队表示，BehavERT有望在药物开发、精神病学研究和行为遗传学领域发挥重要作用。例如，在药物筛选中，模型可快速评估候选化合物对动物社交行为的影响；在精神病学领域，可辅助建立更精确的动物模型以模拟人类精神疾病；在行为遗传学中，则能高效解析基因与特定行为之间的关联。