録音と映像を重ね、ふつうのエサとも比べた
食レポの善し悪しは、たいてい声に出る。
研究チームはオスのラットをペアで飼い、防音箱の中で声と行動を記録する。チョコを与える群では、チョコを入れたガラス瓶をケージに入れる前の10分と、入れた後の10分を記録しました。
ペアで飼ったのは、ラットが仲間といるときのほうがよく鳴くからです。
求愛や発情周期の影響を避けるため、使ったのはオスだけ。
録音と映像の時刻を合わせておき、どの声のときにラットが何をしていたかを、後から照らし合わせられるようにしました。
学習用のデータでは、チョコを与える録音に先立って3日間、毎日4粒ほどのチョコを飼育ケージに入れておきました。見慣れない食べ物を警戒して食べない、ということを防ぐため。
分類に使ったのは、機械学習。
声の記録（スペクトログラム）の特徴をもとに、待っている間の声と食べている最中の声とを、AIが高い精度で聞き分けています。
見つかった逆U字型の声は、チョコを食べている行動と時間的に強く対応していました。
ふつうのエサを食べるときと比べると、平らな40 kHzの声は同じくらい出ましたが、逆U字型の声はチョコのときにはっきり多くなりました。
分類が単に時間の経過を拾っただけではないかを確かめるため、別のラットの記録と、チョコを与えない群でも同じ分類を試しています。
