Revolutsioon loomauuringutes: mobiilsed kaamerad näitavad lindude käitumist!

Revolutsioon loomauuringutes: mobiilsed kaamerad näitavad lindude käitumist!

Konstanzi tippklastri “Kollektiivne käitumine” teadlased on välja töötanud uuendusliku mobiilse kaamerasüsteemi nimega “3D-SOCS”. See süsteem on loodud selleks, et koguda üksikasjalikke andmeid loomade käitumise kohta nende loomulikus elupaigas ning see võimaldab täpset, markeriteta 3D-jälgimist mitme linnu kehaasendi ja liikumise kohta. Seni on 3D-jälgimine keskendunud peamiselt siseruumidele või vangistuses viibivatele loomadele. Uus süsteem avaldati tunnustatud ajakirjas Methods in Ecology and Evolution ja see kujutab endast edusamme loomade käitumise uurimisel.

3D-SOCSi kasutamine toimus Möggingenis Max Plancki käitumisbioloogia instituudi lähedal asuvas metsas. Välikatse ajal esitati lindude reaktsioonide jälgimiseks visuaalseid stiimuleid, nagu jahuussid ja täidetud linnud. Saadud andmed võimaldavad teha järeldusi nägemisvälja kasutamise ja lindude lateraliseerumise kohta. Süsteemi saab kasutada ka loomade kehamahu hindamiseks, mis on nende kaalu ligikaudne väärtus. Eriti tähelepanuväärne on see, et andmete kogumine on mitteinvasiivne, mis tähendab, et loomi ei pea püüdma.

Tehnoloogilised uuendused ja ökoloogiline monitooring

3D SOCS süsteem esindab avatud platvormi. Riistvaraplaanid ja tarkvara torujuhtmed on avalikult kättesaadavad, võimaldades tehnoloogiat kasutada laial teadusringkonnal. See süsteem soodustab sünergiat labori- ja väliuuringute vahel ning vähendab lõhet kontrollitud uuringute ja ökoloogiliselt kehtivate välivaatluste vahel. Seda rahastavad Saksa Teadusfond (DFG) ja Šveitsi hariduse, teadusuuringute ja innovatsiooni riigisekretariaat (SERI) ning see on akutoitega, seega on see mõeldud kasutamiseks välitingimustes.

Alusuuringu autorite, sealhulgas Michael Chimento ja Alex Hoi Hang Chani eesmärk on koguda looduslikes elupaikades metsloomade kohta suuri käitumisandmeid. Kasutades nüüdisaegseid anduritehnoloogiaid, nagu GPS ja passiivsed transpondermärgised, paraneb käitumisandmete kvaliteet ja ulatus märkimisväärselt. Masinaõppe ja arvutinägemise edusammud võimaldavad eriti täpseid mõõtmisi, mis suudavad konkureerida kontrollitud laboritingimustega.

Pildianalüüsi algoritmide roll

Lisaks Konstanzi arengutele on ülikooli neuroinformaatika instituudi ja ETH Zürichi teadlased loonud pildianalüüsi algoritmi, et automatiseerida videosalvestiste analüüsi käitumisuuringutes. See algoritm kasutab arvutinägemist ja masinõpet, et eristada üksikuid loomi ja tuvastada selliseid käitumisviise nagu uudishimu ja hirm. Algoritmi erilised tugevused seisnevad videosalvestiste kiires ja automatiseeritud hindamises, mis suurendab uurimistulemuste reprodutseeritavust ja paikapidavust.

Meetodit koolitati nii hiirte kui ka makaakide videosalvestiste abil, kuid see on universaalselt rakendatav. Alates ebanormaalse käitumise jälgimisest loomakasvatuses kuni keerukate sotsiaalsete interaktsioonide analüüsimiseni loomakooslustes on sellel algoritmil laialdane rakendus. Koos Zürichi loomaaiaga on selle algatuse eesmärk parandada loomakasvatust ja luua automatiseeritud käitumisuuringud. ETH professor Yanik kavatseb seda tehnikat kasutada oma imitatsiooniõppe uurimisel.

Nende tehnoloogiate edusammud võivad oluliselt kaasa aidata meie arusaamise süvendamisele loomade käitumisest looduses ja seega ka ohustatud liikide kaitse ja säilitamise aluse parandamisele.