El algoritmo en cuestión utiliza la inteligencia artificial para analizar el comportamiento animal. Dicen sus creadores que dará lugar a estudios en profundidad a más largo plazo en el campo de las ciencias del comportamiento.
Además de todo esto, el avance ayuda a mejorar el bienestar animal. El nuevo método con base en la inteligencia artificial ya está en fase de prueba en el zoo de Zúrich.
Un algoritmo de IA para estudiar el comportamiento animal
Los investigadores que participan en estudios de comportamiento animal a menudo dependen de horas y horas de secuencias de video que analizan manualmente. Por lo general, esto requiere que los científicos trabajen a través de grabaciones que abarcan varias semanas o meses. Una tarea que consiste principalmente en anotar con cuidado las observaciones sobre el comportamiento de los animales.
Ahora, los investigadores de ETH Zúrich y la Universidad de Zúrich han ideado una forma automatizada de analizar este tipo de grabaciones. El algoritmo de análisis de imágenes que han desarrollado hace uso de la visión artificial y el aprendizaje automático para estudiar el comportamiento animal.
Este algoritmo puede distinguir animales individuales e identificar comportamientos específicos, como aquellos que indican curiosidad, miedo o interacciones sociales armoniosas con otros miembros de su especie.
La tecnología ofrece a los científicos una solución de un solo clic para analizar automáticamente secuencias de video. Por lo que los investigadores podrán ahorrarse muchas horas de trabajo muy tedioso.
Otra ventaja del nuevo método es su reproducibilidad: si diferentes grupos de investigadores usan el mismo algoritmo para analizar sus datos de video, la comparación de resultados es más fácil porque todo se basa en los mismos estándares.
El nuevo algoritmo también es muy sensible: puede identificar cambios de comportamiento sutiles que se desarrollan los animales durante largos periodos de tiempo. Los investigadores advierten que esos tipos de cambios son difíciles de detectar con el ojo humano.
El método está a disposición de la comunidad científica
Los investigadores entrenaron el algoritmo de aprendizaje automático con imágenes de video de ratones y macacos en cautiverio. Pero es un método que se puede aplicar a todas las especies animales, según expresan sus creadores.
La noticia del nuevo método ya se ha difundido entre la comunidad científica. Los investigadores han puesto el algoritmo a disposición de otros investigadores en una plataforma pública. Gracias a esta iniciativa, científicos de todo el mundo ya lo están utilizando.
El método también se puede usar para analizar interacciones sociales complejas en comunidades de animales. Algunas de ellas podrían consistir en identificar qué animales acicalan a otros miembros de su grupo y con qué frecuencia ocurre esto.
Este algortimo se caracteriza por analizar comportamiento social animal en entornos complejos. Además se puede utilizar para mejorar la cría de animales, porque permite el monitoreo las 24 horas del día para detectar automáticamente comportamientos anormales.
Es un método capaz de detectar interacciones sociales adversas o la aparición de enfermedades desde el principio. Esta es una ventaja para los cuidadores ya que pueden responder rápidamente para mejorar las condiciones de los animales bajo su cuidado.
El método se puede utilizar en los campos de la biología, la neurobiología y la medicina. Al ser un algortimo sensible, puede reconocer incluso cambios de comportamiento sutiles o raros en animales. Por ejemplo, detecta signos de estrés, ansiedad o incomodidad. Por lo que podrá ayudar a mejorar la calidad de los estudios con animales y reducir la cantidad de animales y la tensión sobre ellos.
Referencias:
Algorithm could save hours of analyzing animal behavior: https://www.futurity.org/animal-behavior-artificial-intelligence-2730552-2/
Deep-learning-based identification, tracking, pose estimation and behaviour classification of interacting primates and mice in complex environments: https://www.nature.com/articles/s42256-022-00477-5
