Rewolucja w badaniach na zwierzętach: mobilne kamery ujawniają zachowanie ptaków!

Rewolucja w badaniach na zwierzętach: mobilne kamery ujawniają zachowanie ptaków!

Naukowcy z Klastra Doskonałości „Collective Behaviour” w Konstancji opracowali innowacyjny system kamer mobilnych o nazwie „3D-SOCS”. System ten został zaprojektowany w celu gromadzenia szczegółowych danych o zachowaniu zwierząt w ich naturalnym środowisku i umożliwia precyzyjne, pozbawione znaczników śledzenie 3D pozycji i ruchów wielu ptaków jednocześnie. Do tej pory śledzenie 3D skupiało się głównie na przestrzeniach wewnętrznych lub zwierzętach w niewoli. Nowy system został opublikowany w renomowanym czasopiśmie Methods in Ecology and Evolution i stanowi postęp w badaniach nad zachowaniem zwierząt.

Zastosowanie 3D-SOCS miało miejsce w lesie w pobliżu Instytutu Biologii Behawioralnej Maxa Plancka w Möggingen. Podczas eksperymentu polowego zaprezentowano bodźce wzrokowe, takie jak mączniki i wypchane ptaki, aby obserwować reakcje ptaków. Uzyskane dane pozwalają na wyciągnięcie wniosków na temat wykorzystania pola widzenia i lateralizacji ptaków. System może być również wykorzystany do oszacowania objętości ciała zwierząt, co stanowi przybliżenie ich masy. Na szczególną uwagę zasługuje fakt, że gromadzenie danych jest nieinwazyjne, co oznacza, że ​​nie ma konieczności chwytania zwierząt.

Innowacje technologiczne i monitoring ekologiczny

System 3D SOCS stanowi platformę otwartą. Plany sprzętowe i plany oprogramowania są publicznie dostępne, dzięki czemu szeroka społeczność naukowa może korzystać z tej technologii. System ten promuje synergię między badaniami laboratoryjnymi i terenowymi oraz wypełnia lukę pomiędzy badaniami kontrolowanymi a ekologicznie uzasadnionymi obserwacjami terenowymi. Jest finansowany przez Niemiecką Fundację ds. Badań Naukowych (DFG) i Szwajcarski Sekretariat Stanu ds. Edukacji, Badań i Innowacji (SERI). Jest zasilany bateryjnie, dlatego jest przeznaczony do użytku w terenie.

Autorzy badania, w tym Michael Chimento i Alex Hoi Hang Chan, zamierzają zebrać duże zbiory danych behawioralnych na temat dzikich zwierząt w naturalnych siedliskach. Dzięki zastosowaniu najnowocześniejszych technologii czujników, takich jak GPS i pasywne znaczniki transponderów, jakość i zakres danych behawioralnych ulega znacznej poprawie. Postępy w uczeniu maszynowym i wizji komputerowej umożliwiają szczególnie precyzyjne pomiary, które mogą konkurować z kontrolowanymi warunkami laboratoryjnymi.

Rola algorytmów analizy obrazu

Oprócz prac w Konstancji naukowcy z Uniwersyteckiego Instytutu Neuroinformatyki i ETH Zurich stworzyli algorytm analizy obrazu, który ma zautomatyzować analizę nagrań wideo w badaniach behawioralnych. Algorytm ten wykorzystuje wizję komputerową i uczenie maszynowe do rozróżniania poszczególnych zwierząt i wykrywania takich zachowań, jak ciekawość i strach. Szczególną zaletą algorytmu jest szybka i zautomatyzowana ocena nagrań wideo, co zwiększa powtarzalność i wiarygodność wyników badań.

Metodę wytrenowano na podstawie nagrań wideo myszy i makaków, ale ma ona uniwersalne zastosowanie. Algorytm ten ma szerokie zastosowanie, od monitorowania nieprawidłowych zachowań w hodowli zwierząt po analizę złożonych interakcji społecznych w społecznościach zwierząt. Wspólnie z Zurich Zoo inicjatywa ta ma na celu poprawę hodowli zwierząt i wprowadzenie zautomatyzowanych badań behawioralnych. Profesor ETH Yanik planuje zastosować tę technikę w swoich badaniach nad uczeniem się przez naśladownictwo.

Postępy dokonane dzięki tym technologiom mogą znacząco przyczynić się do pogłębienia naszej wiedzy na temat zachowań zwierząt na wolności, a tym samym do poprawy podstaw ochrony i zachowania zagrożonych gatunków.