Gyvūnų tyrimų revoliucija: mobiliosios kameros atskleidžia paukščių elgesį!

Gyvūnų tyrimų revoliucija: mobiliosios kameros atskleidžia paukščių elgesį!

Tyrėjai iš Konstanzo kompetencijos klasterio „Kolektyvus elgesys“ sukūrė naujovišką mobiliųjų kamerų sistemą, pavadintą „3D-SOCS“. Ši sistema skirta fiksuoti išsamius duomenis apie gyvūnų elgesį jų natūralioje buveinėje ir leidžia tiksliai, be ženklų 3D stebėti kelių paukščių pozas ir judesius vienu metu. Iki šiol 3D stebėjimas daugiausia buvo skirtas patalpų erdvėms arba nelaisvėje laikomiems gyvūnams. Naujoji sistema buvo paskelbta žinomame žurnale Methods in Ecology and Evolution ir yra gyvūnų elgesio tyrimų pažanga.

3D-SOCS buvo naudojamas miške netoli Maxo Plancko elgesio biologijos instituto Möggingene. Lauko eksperimento metu buvo pateikti vizualiniai dirgikliai, tokie kaip miltų kirmėlės ir įdaryti paukščiai, siekiant stebėti paukščių reakciją. Gauti duomenys leidžia daryti išvadas apie regėjimo lauko panaudojimą ir paukščių šoniškumą. Sistema taip pat gali būti naudojama įvertinti gyvūnų kūno tūrį, kuris yra apytikslis jų svoris. Ypač pažymėtina, kad duomenų rinkimas yra neinvazinis, o tai reiškia, kad gyvūnų nereikia gaudyti.

Technologinės naujovės ir ekologinis monitoringas

3D SOCS sistema yra atvira platforma. Techninės įrangos planai ir programinės įrangos vamzdynai yra viešai prieinami, todėl plačia mokslo bendruomenė gali naudotis šia technologija. Ši sistema skatina laboratorinių ir lauko tyrimų sinergiją ir panaikina atotrūkį tarp kontroliuojamų tyrimų ir ekologiniu požiūriu pagrįstų lauko stebėjimų. Jį finansuoja Vokietijos tyrimų fondas (DFG) ir Šveicarijos švietimo, mokslinių tyrimų ir inovacijų valstybės sekretoriatas (SERI), jis veikia iš baterijų, todėl yra skirtas naudoti lauke.

Pagrindinio tyrimo autoriai, įskaitant Michaelą Chimento ir Alex Hoi Hang Chaną, siekia surinkti didelius elgsenos duomenų rinkinius apie laukinius gyvūnus natūraliose buveinėse. Naudojant pažangiausias jutiklių technologijas, tokias kaip GPS ir pasyviosios atsakiklio žymos, žymiai pagerinama elgsenos duomenų kokybė ir apimtis. Mašininio mokymosi ir kompiuterinio matymo pažanga leidžia atlikti ypač tikslius matavimus, kurie gali konkuruoti su kontroliuojamomis laboratorinėmis sąlygomis.

Vaizdų analizės algoritmų vaidmuo

Be Konstanco įvykių, universiteto Neuroinformatikos instituto ir ETH Ciuricho mokslininkai sukūrė vaizdo analizės algoritmą, skirtą automatizuoti vaizdo įrašų analizę elgesio tyrimuose. Šis algoritmas naudoja kompiuterinį regėjimą ir mašininį mokymąsi, kad atskirtų atskirus gyvūnus ir aptiktų elgesį, pvz., smalsumą ir baimę. Ypatingos algoritmo privalumai yra greitas ir automatizuotas vaizdo įrašų įvertinimas, o tai padidina tyrimų rezultatų atkuriamumą ir pagrįstumą.

Metodas buvo apmokytas naudojant pelių ir makakų vaizdo įrašus, tačiau yra universalus. Nuo nenormalaus elgesio gyvulininkystėje stebėjimo iki sudėtingos socialinės sąveikos gyvūnų bendruomenėse analizės, šis algoritmas yra plačiai taikomas. Kartu su Ciuricho zoologijos sodu šia iniciatyva siekiama tobulinti gyvulininkystę ir įdiegti automatizuotus elgsenos tyrimus. ETH profesorius Yanik planuoja naudoti šią techniką savo imitacinio mokymosi tyrime.

Šių technologijų pažanga galėtų labai prisidėti prie mūsų supratimo apie gyvūnų elgesį laukinėje gamtoje ir taip pagerinti nykstančių rūšių apsaugos ir išsaugojimo pagrindą.