スパムフィルター用AIがヒドラの神経反応をリアルタイム解析、行動パターンを完全カタログ化

コロンビア大学の科学者たちが、スパムフィルタリング用に開発された機械学習アルゴリズムを用いて、ヒドラ（ヒドロ虫）の行動を解析する自動行動分析パイプラインを構築しました。ヒドラは淡水産の再生能力を持つ生物で老化死せず、脳はないが数百のニューロンが透明な体内を走り複数行動を協調しています。

ボックス・オブ・ワードモデルで動画を解析

ヒドラの全活動を含む動画に、情報検索・自然言語処理で用いられるボックス・オブ・ワード分類モデルを適用。動画・画像を視覚語（画像の小パッチや形状・動画特徴）の「袋」と見なし、方向・遮蔽・視点変化に強堅です。密な軌道（形状・運動統計エンコード）、身体部位セグメンテーション（空間情報記述）、フィッシャーベクトル（視覚語の統計的表現）など計算手法と統合し効率化。

アルゴリズムは数時間の動画を巡回し、反復する動きを検出。スパムメールで単語出現頻度からトピックを特定するのと同様に、ヒドラの行動レパートリーを自動抽出しました。

環境変化に関わらず行動は不変

従来報告された10行動を特定し、うち6つが周囲環境変化（明暗、給餌有無）に対する反応として評価されました。驚くべき結果：光を消してもつけても、餌を与えても与えなくても、ヒドラの行動はほとんど変化せず、同じことを繰り返しました。

神経コード解明へ、工学応用も視野

今後は刺激実験で行動変化を観察し、ヒドラの神経ネットワークがどう行動を生み出すかの「神経コード」解明を目指します。この技術は数千世紀進化した他生物にも応用可能。過酷環境を航行する飛行機・船舶など、精密制御と安定性が求められる工学分野にも知見が活かせます。

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