革命性的追踪方法释放AI监控动物行为的力量

在一项突破性进展中，科学家们推出了一种名为GlowTrack的尖端非侵入式运动追踪方法。这项创新技术利用荧光染料标记来训练人工智能（AI）系统，以捕捉从单只老鼠的脚趾到人类手部复杂结构等各种运动的细微差别。GlowTrack的影响范围广泛，涵盖生物学、机器人技术、医学等多个领域。运动是了解大脑如何运作和控制身体的窗口，因此这项突破性技术具有极高的价值。

运动追踪的演变

人类和动物运动追踪的历程发生了显著变化，从最初的手工剪贴板和笔记录，发展到现代基于AI的方法。目前最先进的技术利用人工智能自动监控身体各个部位的运动。然而，这些方法仍然涉及耗时的流程，需要研究人员手动标记每个身体部位数百至数千次。

副教授Eiman Azim及其团队开发了GlowTrack，这是一种利用荧光染料标记来训练AI系统的非侵入式运动追踪方法。GlowTrack的独特之处在于其鲁棒性、高效性和高清能力。它可以精确追踪老鼠爪子上的单个脚趾，或监控人类手上的数百个标记点。这项突破性技术详见2023年9月26日发表在《自然·通讯》（Nature Communications）上的最新出版物，有望彻底改变从生物学、机器人技术到医学等多个领域。

该研究的资深作者、William Scandling发育生物学讲席教授Eiman Azim表示：“在过去几年里，随着强大的人工智能工具被引入实验室，行为追踪领域发生了一场革命。我们的方法使这些工具更加多功能，改善了我们在实验室中捕捉多样化运动的方式。对运动的更好量化使我们能更深入地了解大脑如何控制行为，并有助于研究肌萎缩侧索硬化症（ALS）和帕金森病等运动障碍。”

克服局限性：荧光染料标记的力量

传统的动物运动追踪方法涉及在计算机屏幕上手动且重复地标记身体部位，这是一个耗时且容易出错的过程，并受限于时间约束。人工标注限制了这些方法在狭窄测试环境中的应用，因为AI模型是根据其接收到的有限训练数据进行专门训练的。任何因素（如光照、身体方向、相机角度或其他变量）的变化都会导致模型无法识别被追踪的身体部位。

为了解决这些局限性，研究人员转向使用荧光染料标记来标记动物或人体部位。这些“隐形”标记一旦使用，就能迅速生成视觉上多样化的数据，从而消除了对人工标注的需求。一旦输入这些强大的数据，AI模型就能在更广泛的环境中追踪运动，并达到通过人工标注极难实现的分辨率水平。

促进合作与可重复性

GlowTrack的推出为简化不同研究之间的运动数据比较铺平了道路，因为不同的实验室可以使用相同的模型在各种情况下追踪身体运动。Eiman Azim强调了比较和可重复性在科学发现中的重要性。该研究的第一作者、Salk生物信息学分析师Daniel Butler表示：“荧光染料标记是完美的解决方案。”他将这些标记比作“美元钞票上的隐形墨水，只有在你想让它发光时才会发光，从而让我们能够生成海量的训练数据。”

未来的可能性与合作 

未来，研究团队设想支持GlowTrack的广泛应用。他们计划将其功能与其他能够重建三维运动的追踪工具相结合。此外，他们还计划探索分析方法，以揭示这种革命性方法产生的大量运动数据中的模式。

Eiman Azim对其方法可能产生的影响表示热情，他说：“我们的方法可以使许多需要更敏感、可靠和全面工具来捕捉和量化运动的领域受益。我很期待看到其他科学家和非科学家如何采用这些方法，以及可能会出现哪些独特的、意想不到的应用。”

致谢与支持

本研究得益于多个机构的支持，包括UC San Diego CMG培训项目、Jesse和Caryl Philips基金会奖、美国国立卫生研究院（R00NS088193, DP2NS105555, R01NS111479, RF1NS128898和U19NS112959）、Searle学者计划、Pew慈善信托基金以及McKnight基金会。 

随着GlowTrack的出现，科学界乃至更广泛的社区都热切期待这项技术在理解和利用各领域中运动力量方面所蕴含的变革潜力。