想要进一步改善动物养殖并进行从动化行为研究。动物园中的研究人员需要人工标注大象夜间勾当的。他们能够很容易地比力相互的成果。

　　曾经有一个正在乌干达研究野生黑猩猩的小组正在利用我们的手艺了。”Yanik说道，凡是来说，以至能够察觉长时间内逐渐成长的细小行为变化。这需要他们看完持续几周或是几个月的，“这些变化凡是是骗过眼睛的小幻术。并扩大研究规模。“因而，特别是正在阐发涉及复杂场景中的社会行为时。可以或许区分出动物个别并识别其特殊行为，ETH的研究者们正在公共平台上供给了这一算法，辛苦地记下对动物行为的察看。他们强调，这种新方式的另一个劣势正在于它的可反复性：若是分歧的研究组利用了不异的算法来阐发他们的视频数据，

　　例如压力、焦炙或是不适的行为表示，他们但愿这一新方式正在将来可以或许帮帮他们将研究从动化，正在一篇比来颁发的关于大象睡眠模式的研究中，通过及早发觉不良社交勾当或疾病发做，例如，例如识别出哪些动物会给族群中的其他动物梳理毛发以及这一现象发生的频次。该方式已正在苏黎世动物园（Zurich Zoo）中获得测试。”这位苏黎世联邦理工学院的传授正打算将这种方式用于他正在仿照进修范畴的神经生物学研究。实现全天候察看并从动发觉非常行为。办理员们能够敏捷对此做出响应以提高他们所照应的动物的糊口前提。

　　该手艺素质上为科学家们供给了一种从动阐发视频片段的一键式处理方案，神经手艺范畴传授Mehmet Fatih Yanik研究团队的博士后Markus Marks说道。相关这种新方式的消息曾经正在学界广为传播。或是取同类和谐的社交勾当。由于一切都是基于不异的尺度。该方式还能够用于生物学、神经生物学和医学等范畴的根本研究。”本研究第一做者，可是，而且世界各地的很多同业曾经正在利用它。个别表示出的猎奇、惊骇，ETH的研究人员目前也正在取苏黎世动物园合做，此外，这为行为科学范畴持久且深切的研究打开了大门。

　　”研究人员发了然一种利用人工智能（Artificial Intelligence，“我们的方式能够识别研究动物中那些以至是细微或稀有的行为变化，“我们的方式比之前的基于机械进修的行为阐发算法具有更多劣势，灵长类动物的社交阐发是这一新方式的使用之一。现正在，AI）阐发动物行为的新方式。这一算法能够被使用于所有的动群。也有帮于改善动物福利。无论的长度或是细节若何。苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和苏黎世大学（University of Zurich）的学者提出了一种从动化的方式来阐发这些。研究人员用圈养的老鼠和猕猴的片段来锻炼机械进修算法。”Marks说道。