Революционный метод отслеживания раскрывает силу ИИ для мониторинга поведения животных

В прорывном развитии ученые представили передовой неинвазивный метод отслеживания движений под названием GlowTrack. Этот инновационный метод использует флуоресцентные красители в качестве маркеров для обучения систем искусственного интеллекта (ИИ) захвату тонкостей движений, начиная от пальца одной мыши и заканчивая сложностью человеческой руки. Последствия применения GlowTrack распространяются на различные области, включая биологию, робототехнику, медицину и многое другое. Движение служит окном для понимания того, как функционирует мозг и управляет телом, что делает эту прорывную технологию бесценной.

Эволюция методов отслеживания движений

Процесс отслеживания движений человека и животных значительно эволюционировал, перейдя от ручных наблюдений с помощью блокнота и ручки к современным методам на основе ИИ. Современные передовые методы используют искусственный интеллект для автоматического мониторинга движений различных частей тела. Однако эти методы все еще требуют трудоемких процессов, заставляя исследователей вручную отмечать каждую часть тела от сотен до тысяч раз.

Доцент Эиман Азим и его команда разработали GlowTrack, неинвазивный метод отслеживания движений, который использует флуоресцентные красители в качестве маркеров для обучения систем ИИ. Что отличает GlowTrack, так это его надежность, эффективность и возможности высокой четкости. Он может с точностью отслеживать один палец на лапе мыши или контролировать сотни ориентиров на человеческой руке. Этот прорывной метод, подробно описанный в недавней публикации в Nature Communications (26 сентября 2023 года), имеет потенциал революционизировать множество областей, от биологии и робототехники до медицины и других.

Эиман Азим, старший автор исследования и обладатель кафедры Уильяма Скандинга по развитию, отметил: «За последние несколько лет произошла революция в отслеживании поведения, поскольку мощные инструменты искусственного интеллекта были внедрены в лабораторию. Наш подход делает эти инструменты более универсальными, улучшая способы захвата разнообразных движений в лаборатории. Лучшая количественная оценка движений дает нам лучшее понимание того, как мозг управляет поведением, и может помочь в изучении двигательных расстройств, таких как боковой амиотрофический склероз (БАС) и болезнь Паркинсона».

Преодоление ограничений: сила флуоресцентных красителей-маркеров

Традиционные методы отслеживания движений животных включают ручную и повторяющуюся маркировку частей тела на экране компьютера — процесс, занимающий много времени, подверженный человеческим ошибкам и ограниченный временными рамками. Человеческая аннотация ограничивает эти методы узкими условиями тестирования, поскольку модели ИИ специализируются на основе ограниченных обучающих данных, которые они получают. Любое изменение таких факторов, как освещение, ориентация тела, угол камеры или другие переменные, делает модель неспособной распознать отслеживаемую часть тела.

Чтобы преодолеть эти ограничения, исследователи обратились к флуоресцентным красителям-маркерам для обозначения частей животных или человеческих тел. Эти «невидимые» маркеры, при использовании, быстро генерируют визуально разнообразные данные, устраняя необходимость в человеческой аннотации. После подачи этих надежных данных модели ИИ могут отслеживать движения в более широком диапазоне сред и достигать уровня разрешения, который было бы чрезвычайно трудно достичь при ручной человеческой маркировке.

Поощрение сотрудничества и воспроизводимости

Внедрение GlowTrack прокладывает путь к упрощенному сравнению данных о движениях в различных исследованиях, поскольку разные лаборатории могут использовать одни и те же модели для отслеживания движений тела в различных ситуациях. Эиман Азим подчеркнул значимость сравнения и воспроизводимости в научных открытиях. «Флуоресцентные красители-маркеры стали идеальным решением», — заявил Дэниел Батлер, первый автор исследования и аналитик биоинформатики в Salk. Он сравнил эти маркеры с «невидимыми чернилами на долларовой купюре, которые светятся только тогда, когда вам нужно, позволяя нам генерировать огромное количество обучающих данных».

Будущие возможности и сотрудничество 

В будущем исследовательская команда видит поддержку широкого спектра приложений для GlowTrack. Они стремятся объединить его возможности с другими инструментами отслеживания, которые могут реконструировать движения в трех измерениях. Кроме того, они планируют изучить аналитические подходы для выявления закономерностей в обширных наборах данных о движениях, генерируемых этим революционным методом.

Эиман Азим выразил энтузиазм по поводу потенциального влияния их подхода, заявив: «Наш подход может принести пользу множеству областей, которым нужны более чувствительные, надежные и комплексные инструменты для захвата и количественной оценки движений. Я с нетерпением жду, как другие ученые и не-ученые примут эти методы, и какие уникальные, непредвиденные приложения могут возникнуть».

Благодарности и поддержка

Исследование стало возможным благодаря поддержке различных организаций, включая программу обучения CMG Университета Калифорнии в Сан-Диего, награду фонда Джесси и Карлз Филлипс, Национальные институты здравоохранения (R00NS088193, DP2NS105555, R01NS111479, RF1NS128898 и U19NS112959), программу Searle Scholars, фонды Pew Charitable Trusts и фонд McKnight. 

С появлением GlowTrack научное сообщество и другие заинтересованные стороны с нетерпением ждут трансформационного потенциала этой технологии для понимания и использования силы движения в различных областях.