Suche
Mein Konto
Revolucija v raziskavah na živalih: mobilne kamere razkrivajo vedenje ptic!
Raziskovalci na Univerzi v Konstanzu razvijajo inovativen sistem kamer za vedenjske raziskave divjih ptic z uporabo 3D-SOCS.
Revolucija v raziskavah na živalih: mobilne kamere razkrivajo vedenje ptic!
Raziskovalci iz grozda odličnosti Konstanz "Collective Behavior" so razvili inovativen sistem mobilnih kamer, imenovan "3D-SOCS". Ta sistem je zasnovan za zajemanje podrobnih podatkov o vedenju živali v njihovem naravnem okolju in omogoča natančno 3D sledenje položajem in gibanju več ptic hkrati brez markerjev. Do danes se je 3D sledenje večinoma osredotočalo na notranje prostore ali živali v ujetništvu. Nov sistem je bil objavljen v priznani reviji Methods in Ecology and Evolution in predstavlja napredek v raziskavah vedenja živali.
Uporaba 3D-SOCS je potekala v gozdu blizu Inštituta Max Planck za vedenjsko biologijo v Möggingenu. Med terenskim poskusom so bili predstavljeni vizualni dražljaji, kot so mokasti črvi in nagačene ptice, da bi opazovali odzive ptic. Pridobljeni podatki omogočajo sklepanje o uporabi vidnega polja in lateralizaciji ptic. Sistem se lahko uporablja tudi za oceno telesne prostornine živali, ki služi kot približek njihovi teži. Posebej je treba poudariti, da je zbiranje podatkov neinvazivno, kar pomeni, da živali ni treba ujeti.
Tehnološke inovacije in ekološki monitoring
Sistem 3D SOCS predstavlja odprto platformo. Načrti strojne opreme in programske opreme so javno dostopni, kar široki znanstveni skupnosti omogoča uporabo tehnologije. Ta sistem spodbuja sinergije med laboratorijskimi in terenskimi raziskavami ter zapolnjuje vrzel med nadzorovanimi študijami in ekološko veljavnimi terenskimi opazovanji. Financirata ga nemška raziskovalna fundacija (DFG) in švicarski državni sekretariat za izobraževanje, raziskave in inovacije (SERI) in deluje na baterije, zato je zasnovan za uporabo na terenu.
Avtorji osnovne študije, vključno z Michaelom Chimentom in Alexom Hoi Hang Chanom, želijo zbrati velike nize vedenjskih podatkov o divjih živalih v naravnih habitatih. Z uporabo najsodobnejših senzorskih tehnologij, kot so GPS in oznake pasivnih transponderjev, sta kakovost in obseg vedenjskih podatkov znatno izboljšana. Napredek v strojnem učenju in računalniškem vidu omogoča posebej natančne meritve, ki se lahko kosajo z nadzorovanimi laboratorijskimi pogoji.
Vloga algoritmov za slikovno analizo
Poleg razvoja v Konstanzu so raziskovalci z Univerzitetnega inštituta za nevroinformatiko in ETH Zurich ustvarili algoritem za analizo slike za avtomatizacijo analize video posnetkov v vedenjskih študijah. Ta algoritem uporablja računalniški vid in strojno učenje za razlikovanje posameznih živali in zaznavanje vedenja, kot sta radovednost in strah. Posebna prednost algoritma je v hitrem in avtomatiziranem vrednotenju videoposnetkov, kar poveča ponovljivost in veljavnost rezultatov raziskav.
Metoda je bila usposobljena z uporabo video posnetkov miši in makakov, vendar je univerzalno uporabna. Ta algoritem ima široko uporabo od spremljanja nenormalnega vedenja v živinoreji do analize kompleksnih družbenih interakcij v živalskih skupnostih. Skupaj z živalskim vrtom v Zürichu je ta pobuda namenjena izboljšanju živinoreje in vzpostavitvi avtomatiziranih vedenjskih raziskav. Profesor ETH Yanik namerava to tehniko uporabiti v svoji raziskavi učenja posnemanja.
Napredek teh tehnologij bi lahko bistveno prispeval k poglobitvi našega razumevanja vedenja živali v naravi in s tem tudi k izboljšanju podlage za zaščito in ohranitev ogroženih vrst.