韓国科学技術院（KAIST）キム・デス教授らは、動物行動を言語トークンとして扱うAIモデル「BehaVERT」を開発し、国際コンピュータビジョン誌（IJCV）に発表した。マウスの骨格軌道を言語類似トークンに変換し、トランスフォーマーアーキテクチャで自己教師あり学習させる手法により、人間の注釈なしで行動の文脈的意味を習得する。 同モデルは5つの国際ベンチマークで最上位性能を達成し、自閉症モデルマウスと正常個体の識別において、社会的接触欠如（口対口接触の減少）を教師なしで自動的に特定した。内部表現は行動の文法構造を反映し、意思決定根拠の可視化（解釈性）にも成功。ラット学習モデルのマウスへの転移可能性も実証し、種横断的な行動ベースモデルの基盤となった。 生物学背景を持つ研究陣が深層学習技術を習得し、行動解析向けにカスタマイズした学際的取り組みとも評価される。キム教授は、単なる分類を超え行動の意味を解釈できる本モデルが、創薬・精神医学・行動遺伝学研究の次世代ツールになると期待する。KAISTの先行技術から発展した同モデルは、動物行動解析の新たなパラダイムを提示し、生命科学分野のAI応用を加速させるだろう。