Rivoluzione nella ricerca sugli animali: le telecamere mobili rivelano il comportamento degli uccelli!

Rivoluzione nella ricerca sugli animali: le telecamere mobili rivelano il comportamento degli uccelli!

I ricercatori del Cluster of Excellence “Collective Behavior” di Costanza hanno sviluppato un innovativo sistema di telecamere mobili chiamato “3D-SOCS”. Questo sistema è progettato per acquisire dati dettagliati sul comportamento degli animali nel loro habitat naturale e consente un tracciamento 3D preciso e senza marcatori delle posture e dei movimenti di più uccelli contemporaneamente. Ad oggi, il tracciamento 3D si è concentrato principalmente sugli spazi interni o sugli animali in cattività. Il nuovo sistema è stato pubblicato sulla rinomata rivista Methods in Ecology and Evolution e rappresenta un progresso nella ricerca sul comportamento animale.

L'uso di 3D-SOCS è avvenuto in una foresta vicino all'Istituto Max Planck di biologia comportamentale a Möggingen. Durante un esperimento sul campo, sono stati presentati stimoli visivi come vermi della farina e uccelli imbalsamati per osservare le risposte degli uccelli. I dati ottenuti consentono di trarre conclusioni sull'utilizzo del campo visivo e sulla lateralizzazione degli uccelli. Il sistema può essere utilizzato anche per stimare il volume corporeo degli animali, che funge da approssimazione per il loro peso. Ciò che è particolarmente degno di nota è che la raccolta dei dati non avviene in modo invasivo, ovvero gli animali non devono essere catturati.

Innovazioni tecnologiche e monitoraggio ecologico

Il sistema 3D SOCS rappresenta una piattaforma aperta. I piani hardware e le pipeline software sono disponibili al pubblico, consentendo a un'ampia comunità scientifica di utilizzare la tecnologia. Questo sistema promuove le sinergie tra la ricerca di laboratorio e quella sul campo e colma il divario tra studi controllati e osservazioni sul campo ecologicamente valide. È finanziato dalla Fondazione tedesca per la ricerca (DFG) e dalla Segreteria di Stato svizzera per la formazione, la ricerca e l'innovazione (SERI) ed è alimentato a batteria, quindi è progettato per l'uso sul campo.

Gli autori dello studio, tra cui Michael Chimento e Alex Hoi Hang Chan, mirano a raccogliere grandi quantità di dati comportamentali sugli animali selvatici negli habitat naturali. Utilizzando tecnologie di sensori all'avanguardia come GPS e tag transponder passivi, la qualità e la portata dei dati comportamentali vengono notevolmente migliorate. I progressi nell’apprendimento automatico e nella visione artificiale consentono misurazioni particolarmente precise che possono competere con le condizioni di laboratorio controllate.

Il ruolo degli algoritmi di analisi delle immagini

Oltre agli sviluppi di Costanza, i ricercatori dell'Istituto universitario di neuroinformatica e dell'ETH di Zurigo hanno creato un algoritmo di analisi delle immagini per automatizzare l'analisi delle registrazioni video negli studi comportamentali. Questo algoritmo utilizza la visione artificiale e l’apprendimento automatico per distinguere i singoli animali e rilevare comportamenti come curiosità e paura. I punti di forza particolari dell'algoritmo risiedono nella valutazione rapida e automatizzata delle registrazioni video, che aumenta la riproducibilità e la validità dei risultati della ricerca.

Il metodo è stato addestrato utilizzando registrazioni video sia di topi che di macachi, ma è universalmente applicabile. Dal monitoraggio di comportamenti anomali nella zootecnia all'analisi di complesse interazioni sociali nelle comunità animali, questo algoritmo ha un'ampia applicazione. Insieme allo Zoo di Zurigo, questa iniziativa mira a migliorare la zootecnia e a stabilire una ricerca comportamentale automatizzata. Il professor Yanik dell'ETH intende utilizzare questa tecnica nella sua ricerca sull'apprendimento per imitazione.

I progressi compiuti da queste tecnologie potrebbero contribuire in modo significativo ad approfondire la nostra comprensione del comportamento degli animali in natura e quindi anche a migliorare le basi per la protezione e la conservazione delle specie a rischio di estinzione.