Revolução na pesquisa animal: câmeras móveis revelam o comportamento dos pássaros!

Revolução na pesquisa animal: câmeras móveis revelam o comportamento dos pássaros!

Pesquisadores do Cluster de Excelência de Konstanz “Comportamento Coletivo” desenvolveram um sistema inovador de câmera móvel chamado “3D-SOCS”. Este sistema foi projetado para capturar dados detalhados sobre o comportamento dos animais em seu habitat natural e permite o rastreamento 3D preciso e sem marcadores das posturas e movimentos de várias aves simultaneamente. Até o momento, o rastreamento 3D concentrou-se principalmente em espaços internos ou animais em cativeiro. O novo sistema foi publicado na renomada revista Methods in Ecology and Evolution e representa um avanço na pesquisa do comportamento animal.

O uso do 3D-SOCS ocorreu em uma floresta próxima ao Instituto Max Planck de Biologia Comportamental em Möggingen. Durante um experimento de campo, estímulos visuais como larvas de farinha e pássaros empalhados foram apresentados para observar as respostas das aves. Os dados obtidos permitem tirar conclusões sobre a utilização do campo visual e a lateralização das aves. O sistema também pode ser utilizado para estimar o volume corporal dos animais, o que serve como aproximação para seu peso. O que é particularmente digno de nota é que a recolha de dados não é invasiva, o que significa que os animais não têm de ser capturados.

Inovações tecnológicas e monitoramento ecológico

O sistema 3D SOCS representa uma plataforma aberta. Os planos de hardware e os pipelines de software estão disponíveis publicamente, permitindo que uma ampla comunidade científica utilize a tecnologia. Este sistema promove sinergias entre pesquisas de laboratório e de campo e preenche a lacuna entre estudos controlados e observações de campo ecologicamente válidas. É financiado pela Fundação Alemã de Pesquisa (DFG) e pela Secretaria de Estado Suíça para Educação, Pesquisa e Inovação (SERI) e funciona com bateria, por isso foi projetado para uso em campo.

Os autores do estudo subjacente, incluindo Michael Chimento e Alex Hoi Hang Chan, pretendem recolher grandes conjuntos de dados comportamentais sobre animais selvagens em habitats naturais. Usando tecnologias de sensores de última geração, como GPS e tags de transponder passivo, a qualidade e o escopo dos dados comportamentais são significativamente melhorados. Os avanços no aprendizado de máquina e na visão computacional permitem medições particularmente precisas que podem competir com condições laboratoriais controladas.

O papel dos algoritmos de análise de imagem

Além dos desenvolvimentos em Konstanz, pesquisadores do Instituto Universitário de Neuroinformática e da ETH Zurique criaram um algoritmo de análise de imagens para automatizar a análise de gravações de vídeo em estudos comportamentais. Este algoritmo usa visão computacional e aprendizado de máquina para distinguir animais individuais e detectar comportamentos como curiosidade e medo. Os pontos fortes específicos do algoritmo residem na avaliação rápida e automatizada de gravações de vídeo, o que aumenta a reprodutibilidade e a validade dos resultados da pesquisa.

O método foi treinado usando gravações de vídeo de ratos e macacos, mas é universalmente aplicável. Desde o monitoramento de comportamento anormal na criação de animais até a análise de interações sociais complexas em comunidades animais, esse algoritmo tem ampla aplicação. Juntamente com o Zoológico de Zurique, esta iniciativa visa melhorar a criação de animais e estabelecer pesquisas comportamentais automatizadas. O professor Yanik da ETH planeja usar essa técnica em sua pesquisa sobre aprendizagem por imitação.

Os avanços alcançados por estas tecnologias poderão contribuir significativamente para aprofundar a nossa compreensão do comportamento animal na natureza e, assim, melhorar também a base para a protecção e conservação de espécies ameaçadas.