طريقة تتبع ثورية تطلق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي لمراقبة سلوك الحيوانات

في تطور رائد، قدم العلماء طريقة متطورة وغير جراحية لتتبع الحركة تُعرف باسم GlowTrack. تستفيد هذه التقنية المبتكرة من علامات الصبغة الفلورية لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) على التقاط تعقيدات الحركة، بدءاً من إصبع فأر واحد وصولاً إلى تعقيد اليد البشرية. تمتد آثار GlowTrack عبر مجالات متنوعة، بما في ذلك علم الأحياء، والروبوتات، والطب، وما وراء ذلك. تُعد الحركة نافذة لفهم كيفية عمل الدماغ والتحكم في الجسم، مما يجعل هذه التكنولوجيا المتطورة لا تقدر بثمن.

تطور تتبع الحركة

تطورت رحلة تتبع حركة الإنسان والحيوان بشكل كبير، متقدمة من الملاحظات اليدوية باستخدام السجل والقلم إلى الأساليب الحديثة القائمة على الذكاء الاصطناعي. تستفيد تقنيات الحالة الفنية الحالية من الذكاء الاصطناعي لمراقبة حركة أجزاء الجسم المختلفة تلقائياً. ومع ذلك، لا تزال هذه العمليات تتطلب عمليات مكثفة زمنياً، حيث يضطر الباحثون إلى وضع علامات يدوية على كل جزء من أجزاء الجسم مئات إلى آلاف المرات.

طور الأستاذ المساعد إيمان عظيم وفريقه تقنية GlowTrack، وهي طريقة غير جراحية لتتبع الحركة تستفيد من علامات الصبغة الفلورية لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. ما يميز GlowTrack هو متانتها وكفاءتها وقدراتها عالية الدقة. يمكنها تتبع إصبع واحد على مخلب الفأر بدقة أو مراقبة مئات النقاط المرجعية على يد الإنسان. هذه التقنية الرائدة، المفصلة في منشور حديث في مجلة Nature Communications (26 سبتمبر 2023)، تحمل إمكانات لإحداث ثورة في مجالات متعددة، من علم الأحياء والروبوتات إلى الطب والمزيد.

علق إيمان عظيم، المؤلف الرئيسي للدراسة وحامل كرسي ويليام سكاندلين للتنمية، قائلاً: "على مدى السنوات القليلة الماضية، كانت هناك ثورة في تتبع السلوك حيث تم إحضار أدوات الذكاء الاصطناعي القوية إلى المختبر. يجعل نهجنا هذه الأدوات أكثر تنوعاً، مما يحسن الطرق التي نلتقط بها الحركات المتنوعة في المختبر. يعطينا القياس الأفضل للحركة رؤى أفضل حول كيفية تحكم الدماغ في السلوك ويمكن أن يساعد في دراسة اضطرابات الحركة مثل التصلب الجانبي الضموري (ALS) ومرض باركنسون."

تجاوز القيود: قوة علامات الصبغة الفلورية

تتضمن الأساليب التقليدية لتتبع حركة الحيوانات وضع علامات يدوية ومتكررة على أجزاء الجسم على شاشة الكمبيوتر، وهي عملية تستغرق وقتاً طويلاً وعرضة للأخطاء البشرية ومحدودة بالقيود الزمنية. يحد التعليق البشري من هذه الأساليب لبيئات اختبار ضيقة، حيث تتخصص نماذج الذكاء الاصطناعي بناءً على بيانات التدريب المحدودة التي تتلقاها. أي تغيير في عوامل مثل الإضاءة، أو اتجاه الجسم، أو زاوية الكاميرا، أو المتغيرات الأخرى يجعل النموذج غير قادر على التعرف على جزء الجسم الذي يتم تتبعه.

لمعالجة هذه القيود، لجأ الباحثون إلى علامات الصبغة الفلورية لتسمية أجزاء من أجسام الحيوانات أو البشر. هذه العلامات "غير المرئية"، عند استخدامها، تولد بيانات متنوعة بصرياً بسرعة، مما يلغي الحاجة إلى التعليق البشري. بمجرد تغذية هذه البيانات القوية، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تتبع الحركات عبر مجموعة أوسع من البيئات وتحقيق مستوى من الدقة سيكون من الصعب للغاية تحقيقه من خلال التسمية البشرية اليدوية.

تعزيز التعاون وإمكانية التكرار

تمهد مقدمة GlowTrack الطريق لمقاربات مبسطة لبيانات الحركة عبر دراسات مختلفة، حيث يمكن لمختبرات مختلفة استخدام النماذج نفسها لتتبع حركة الجسم في مواقف متنوعة. أكد إيمان عظيم على أهمية المقارنة وإمكانية التكرار في الاكتشاف العلمي. قال دانيال بوتر، المؤلف الأول للدراسة ومحلل المعلوماتية الحيوية في Salk: "كانت علامات الصبغة الفلورية الحل المثالي." ووصف هذه العلامات بأنها "حبر غير مرئي على ورقة دولار يضيء فقط عندما تريد ذلك، مما يسمح لنا بتوليد كمية هائلة من بيانات التدريب."

إمكانيات المستقبل والتعاون 

في المستقبل، يتصور فريق البحث دعم مجموعة واسعة من التطبيقات لـ GlowTrack. يهدفون إلى دمج قدراتها مع أدوات تتبع أخرى يمكنها إعادة بناء الحركات في ثلاثة أبعاد. بالإضافة إلى ذلك، يخططون لاستكشاف النهج التحليلية لكشف الأنماط داخل مجموعات بيانات الحركة الواسعة التي تولدها هذه الطريقة الثورية.

عبر إيمان عظيم عن حماسه للتأثير المحتمل لنهجهم، قائلاً: "يمكن أن يستفيد نهجنا من مجموعة متنوعة من المجالات التي تحتاج إلى أدوات أكثر حساسية وموثوقية وشاملة لالتقاط وقياس الحركة. أنا متحمس لرؤية كيف يتبنى العلماء وغير العلماء هذه الأساليب، وما هي التطبيقات الفريدة وغير المتوقعة التي قد تنشأ."

شكر وتقدير

أصبح البحث ممكناً بفضل دعم كيانات مختلفة، بما في ذلك برنامج تدريب CMG في جامعة كاليفورنيا سان دييغو، وجائزة مؤسسة جيسي وكارل فيليبس، والمعاهد الوطنية للصحة (R00NS088193، DP2NS105555، R01NS111479، RF1NS128898، وU19NS112959)، وبرنامج Searle Scholars، وصناديق Pew الخيرية، ومؤسسة McKnight. 

مع ظهور GlowTrack، ينتظر المجتمع العلمي وما وراءه بفارغ الصبر الإمكانات التحويلية التي تحملها هذه التكنولوجيا لفهم واستغلال قوة الحركة في مجالات مختلفة.