Революция в изследванията върху животни: Мобилни камери разкриват поведението на птиците!

Революция в изследванията върху животни: Мобилни камери разкриват поведението на птиците!

Изследователи от Клъстера за върхови постижения в Констанц „Колективно поведение“ са разработили иновативна система за мобилни камери, наречена „3D-SOCS“. Тази система е проектирана да улавя подробни данни за поведението на животните в тяхното естествено местообитание и позволява прецизно 3D проследяване без маркери на позите и движенията на множество птици едновременно. Към днешна дата 3D проследяването се фокусира предимно върху закрити пространства или животни в плен. Новата система е публикувана в известното списание Methods in Ecology and Evolution и представлява напредък в изследването на поведението на животните.

Използването на 3D-SOCS се проведе в гора близо до Института Макс Планк за поведенческа биология в Möggingen. По време на полеви експеримент бяха представени визуални стимули като брашнени червеи и пълнени птици, за да се наблюдава реакцията на птиците. Получените данни позволяват да се направят заключения относно използването на зрителното поле и латерализацията на птиците. Системата може да се използва и за оценка на телесния обем на животните, който служи като приблизителна оценка за теглото им. Особено забележително е, че събирането на данни е неинвазивно, което означава, че животните не трябва да бъдат залавяни.

Технологични иновации и екологичен мониторинг

3D SOCS системата представлява отворена платформа. Хардуерните планове и софтуерните канали са публично достъпни, което позволява на широка научна общност да използва технологията. Тази система насърчава синергията между лабораторните и полеви изследвания и затваря празнината между контролирани проучвания и екологично валидни полеви наблюдения. Той се финансира от Германската изследователска фондация (DFG) и Швейцарския държавен секретариат за образование, изследвания и иновации (SERI) и работи с батерии, така че е предназначен за използване на място.

Авторите на основното изследване, включително Майкъл Чименто и Алекс Хой Ханг Чан, имат за цел да съберат големи набори от поведенчески данни за диви животни в естествени местообитания. Използвайки най-съвременните сензорни технологии като GPS и пасивни транспондерни тагове, качеството и обхватът на поведенческите данни е значително подобрен. Напредъкът в машинното обучение и компютърното зрение позволява особено прецизни измервания, които могат да се конкурират с контролирани лабораторни условия.

Ролята на алгоритмите за анализ на изображения

В допълнение към разработките в Констанц, изследователи от Университетския институт по невроинформатика и ETH Zurich създадоха алгоритъм за анализ на изображения за автоматизиране на анализа на видеозаписи в поведенчески изследвания. Този алгоритъм използва компютърно зрение и машинно обучение, за да различава отделните животни и да открива поведение като любопитство и страх. Конкретните силни страни на алгоритъма се крият в бързата и автоматизирана оценка на видеозаписите, което увеличава възпроизводимостта и валидността на резултатите от изследванията.

Методът е обучен с помощта на видеозаписи на мишки и макаци, но е универсално приложим. От наблюдение на необичайно поведение в животновъдството до анализиране на сложни социални взаимодействия в животински общности, този алгоритъм има широко приложение. Заедно със зоологическата градина в Цюрих, тази инициатива има за цел да подобри животновъдството и да създаде автоматизирано изследване на поведението. Професор Яник от ETH планира да използва тази техника в своите изследвания върху имитационното обучение.

Напредъкът, постигнат от тези технологии, може значително да допринесе за задълбочаване на нашето разбиране за поведението на животните в дивата природа и по този начин да подобри основата за защита и опазване на застрашени видове.