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Das Zentrum BrainLinks-BrainTools freut sich, dass aus der interdiszipinären Zusammenarbeit im Zentrum eine weitere herausragende neue Arbeit von den Arbeitsgruppen von Prof. Diester und Prof. Bödecker entstanden ist, die einen bedeutenden Fortschritt in der Untersuchung komplexer Entscheidungsprozesse darstellt. Diese Forschung zeigt eindrucksvoll, wie durch die Kombination von Methoden aus verschiedenen Disziplinen – in diesem Fall maschinellem Lernen und Neurowissenschaften – innovative Lösungen entwickelt werden können.
In ihrer Arbeit präsentieren die Wissenschaftler eine neue Klasse von Algorithmen, die als hierarchisches inverses Q-Learning (HIQL) bezeichnet werden. Diese Methode zielt darauf ab, die Intentionen von Tieren während komplexer Verhaltensabläufe besser zu verstehen, indem sie deren Entscheidungsprozesse präziser rekonstruiert. Die HIQL-Algorithmen segmentieren Tierverhalten automatisch in verschiedene Abschnitte, um jeweils individuelle Intentionen zu analysieren. Auf diese Weise ist es möglich, den Übergang zwischen verschiedenen Entscheidungsstrategien klarer abzubilden, als es bisherige Methoden erlaubt haben.
Der innovative Ansatz von HIQL übertrifft nicht nur existierende Benchmarks in der Verhaltensvorhersage, sondern liefert auch eine deutlich verbesserte Interpretation der zugrunde liegenden Gehirnmechanismen. Diese Ergebnisse tragen wesentlich zum Verständnis kognitiver und neuronaler Prozesse bei und bieten wertvolle Erkenntnisse für die Neurowissenschaften und Künstliche Intelligenz.
Diese Arbeit verdeutlicht das Potenzial interdisziplinärer Zusammenarbeit und zeigt, wie durch das Zusammenspiel von maschinellem Lernen und Verhaltensforschung neue wissenschaftliche Erkenntnisse generiert werden können. Sie unterstreicht zudem die bedeutende Rolle des Zentrums für die Förderung solcher bahnbrechender Forschung.
Der Original Artikel ist verfügbar unter https://openreview.net/pdf?id=hrKHkmLUFk