基于AI的動(dòng)物運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)具有從藥物開發(fā)到生態(tài)學(xué)的應(yīng)用

一個(gè)利用人工智能跟蹤動(dòng)物運(yùn)動(dòng)的新系統(tǒng)準(zhǔn)備用于廣泛的研究，從探索影響行為的新藥物到生態(tài)研究。上面視頻中顯示的方法可用于實(shí)驗(yàn)動(dòng)物，例如果蠅和小鼠以及大型動(dòng)物。

該技術(shù)-由神經(jīng)科學(xué)教授 Mala Murthy開發(fā) ; 約書亞Shaevitz，教授 物理 和 劉易斯西格萊爾研究所綜合基因組 ; Talmo Pereira，神經(jīng)科學(xué)研究生;然后是2018屆本科生迭戈·阿爾達(dá)隆多(Diego Aldarondo)，可以在數(shù)百萬個(gè)視頻幀中準(zhǔn)確檢測(cè)每個(gè)身體部位(腿，頭，鼻子和其他點(diǎn))的位置。

首先，一個(gè)人類實(shí)驗(yàn)者錄制了一個(gè)正在運(yùn)動(dòng)的動(dòng)物的視頻。接下來，實(shí)驗(yàn)者指導(dǎo)系統(tǒng)的軟件識(shí)別少量圖像，以定義身體部位的位置。然后，系統(tǒng)使用該數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以計(jì)算后續(xù)幀中點(diǎn)的位置。Pereira最近擴(kuò)展了該方法，不僅可以處理單個(gè)動(dòng)物的視頻，而且可以處理多個(gè)交互動(dòng)物的鏡頭，從而隨著時(shí)間的推移跟蹤動(dòng)物的身份。

資金來源包括美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)和美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院。

這項(xiàng)技術(shù)在11月份的年度 慶祝普林斯頓創(chuàng)新(CPI)活動(dòng)中得到了體現(xiàn)，該活動(dòng)著重于發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造具有廣泛社會(huì)影響潛力的教師和學(xué)生研究人員的工作。這次聚會(huì)吸引了大學(xué)以外更廣泛的企業(yè)家生態(tài)系統(tǒng)的成員，例如風(fēng)險(xiǎn)投資界，行業(yè)的成員以及州和地方政府的代表，他們來了解最新的大學(xué)發(fā)現(xiàn)并與教職員工見面在普林斯頓大學(xué)的創(chuàng)新計(jì)劃中。