Revolución en la investigación con animales: ¡las cámaras móviles revelan el comportamiento de las aves!

Revolución en la investigación con animales: ¡las cámaras móviles revelan el comportamiento de las aves!

Investigadores del grupo de excelencia de Konstanz “Collective Behavior” han desarrollado un innovador sistema de cámara móvil llamado “3D-SOCS”. Este sistema está diseñado para capturar datos detallados sobre el comportamiento de los animales en su hábitat natural y permite un seguimiento 3D preciso y sin marcadores de las posturas y movimientos de varias aves simultáneamente. Hasta la fecha, el seguimiento 3D se ha centrado principalmente en espacios interiores o animales en cautiverio. El nuevo sistema fue publicado en la reconocida revista Methods in Ecology and Evolution y representa un avance en la investigación del comportamiento animal.

El uso de 3D-SOCS se llevó a cabo en un bosque cerca del Instituto Max Planck de Biología del Comportamiento en Möggingen. Durante un experimento de campo, se presentaron estímulos visuales como gusanos de la harina y pájaros disecados para observar las respuestas de las aves. Los datos obtenidos permiten sacar conclusiones sobre el uso del campo visual y la lateralización de las aves. El sistema también se puede utilizar para estimar el volumen corporal de los animales, lo que sirve como una aproximación de su peso. Lo que es particularmente digno de mención es que la recopilación de datos no es invasiva, lo que significa que no es necesario capturar a los animales.

Innovaciones tecnológicas y vigilancia ecológica

El sistema 3D SOCS representa una plataforma abierta. Los planes de hardware y los canales de software están disponibles públicamente, lo que permite que una amplia comunidad científica utilice la tecnología. Este sistema promueve sinergias entre la investigación de laboratorio y de campo y cierra la brecha entre los estudios controlados y las observaciones de campo ecológicamente válidas. Está financiado por la Fundación Alemana de Investigación (DFG) y la Secretaría de Estado Suiza para la Educación, la Investigación y la Innovación (SERI) y funciona con baterías, por lo que está diseñado para su uso en el campo.

Los autores del estudio subyacente, incluidos Michael Chimento y Alex Hoi Hang Chan, tienen como objetivo recopilar grandes conjuntos de datos de comportamiento de animales salvajes en hábitats naturales. Utilizando tecnologías de sensores de última generación, como GPS y etiquetas transpondedoras pasivas, la calidad y el alcance de los datos de comportamiento mejoran significativamente. Los avances en el aprendizaje automático y la visión por computadora permiten mediciones particularmente precisas que pueden competir con las condiciones controladas de laboratorio.

El papel de los algoritmos de análisis de imágenes.

Además de los avances en Constanza, investigadores del Instituto Universitario de Neuroinformática y ETH Zurich han creado un algoritmo de análisis de imágenes para automatizar el análisis de grabaciones de vídeo en estudios de comportamiento. Este algoritmo utiliza visión por computadora y aprendizaje automático para distinguir animales individuales y detectar comportamientos como la curiosidad y el miedo. Los puntos fuertes del algoritmo residen en la evaluación rápida y automatizada de grabaciones de vídeo, lo que aumenta la reproducibilidad y validez de los resultados de la investigación.

El método se entrenó utilizando grabaciones de vídeo tanto de ratones como de macacos, pero es de aplicación universal. Desde monitorear comportamientos anormales en la cría de animales hasta analizar interacciones sociales complejas en comunidades animales, este algoritmo tiene una amplia aplicación. Junto con el Zoológico de Zúrich, esta iniciativa tiene como objetivo mejorar la cría de animales y establecer investigaciones conductuales automatizadas. El profesor Yanik de ETH planea utilizar esta técnica en su investigación sobre el aprendizaje por imitación.

Los avances logrados por estas tecnologías podrían contribuir significativamente a profundizar nuestra comprensión del comportamiento animal en la naturaleza y, por lo tanto, también mejorar la base para la protección y conservación de especies en peligro de extinción.