_ Observarea animalelor care trăiesc în grup cu drone și viziune computerizată

O dronă zboară deasupra unei turme de zebre de câmpie din centrul Keniei. Zboară destul de sus, astfel încât animalele să nu fie deranjate de el. Aceste zebre sunt cu adevărat interesante pentru studiile de comportament colectiv și spațial, potrivit cercetătorilor Ben Koger și Blair Costelloe, care monitorizează drona.

Zebrele de câmpie trăiesc în mai multe niveluri. societăți: grupuri mici de femele și un mascul se combină pentru a forma turme mai mari de zeci de animale. Această structură socială și spațială ar putea influența procesele comportamentale, cum ar fi luarea deciziilor și schimbul de informații și ar putea avea implicații pentru înțelegerea propriilor noastre societăți complexe. În mod tradițional, a fost foarte dificil să se efectueze acest tip de cercetare. Dar noile tehnici dezvoltate de echipa lor folosind drone de imagistică și inteligență artificială deschid noi posibilități.

Pentru a explora grupuri de animale precum zebrele sau maimuțele gelada, Ben Koger, Blair Costelloe, Iain Couzin și alți cercetători de la Institutul Max Planck de Comportament Animal, „Centrul pentru Studiul Avansat al Comportamentului Colectiv” (CASCB) de la Universitatea din Konstanz și Universitatea Aarhus au dezvoltat o nouă metodă de colectare a datelor despre comportamentul animalelor și peisajul fizic natural al animalelor din jur folosind drone. și viziunea computerizată.

Cercetătorii folosesc drone de imagistică pentru a înregistra grupuri întregi de animale în cadru natural. Ecologul comportamental Blair Costelloe descrie metoda: „Am creat o conductă analitică care ne permite să luăm filmări aeriene cu drone și să extragem informații despre locațiile, mișcarea și comportamentul animalelor. Putem măsura distribuția lor spațială și stările lor comportamentale și putem obține informații bogate. despre mediul înconjurător, inclusiv structura 3D a mediului.”

Anterior, cercetătorii au obținut în mare parte seturi de date de înaltă precizie despre dinamica grupurilor de animale în condiții de laboratoare extrem de controlate, unde puteai repeta experimentele iar și iar. Însă echipa sa întrebat: „Am putea folosi drone de imagistică și noi algoritmi de computer pentru a lua aceleași abordări de laborator, dar să le aducem în peisajele naturale?”

Este posibil, dar au trebuit rezolvate mai multe provocări. "Adesea înregistram 20 sau mai multe persoane diferite în același timp. Cuantificarea locului în care se află fiecare dintre indivizi într-o singură jumătate de oră de observare video, așa cum un om ar dura săptămâni", explică Ben Koger. „Prima provocare a fost cum am putea detecta automat animalele care ne interesează?”

Soluția a fost antrenarea unor algoritmi puternici de învățare profundă. A doua provocare: cercetătorii au fost interesați de mișcările animalelor și, totuși, videoclipurile pe care le-au înregistrat au inclus nu numai mișcarea animalelor, ci și mișcarea dronei și distorsiunile din peisajul deluros pe care filmau. Toate aceste elemente diferite trebuiau descurcate înainte de a putea obține date semnificative.

„Puterea metodei noastre bazate pe imagini este că este o soluție generală”, spune Koger. Deoarece dronele observă nu numai grupul de animale, ci și peisajul, obțineți un set de date foarte larg, care include informații despre contextul social și de mediu al tuturor animalelor din grupul observat.

Acest lucru este posibil deoarece modelează în mod explicit peisajul 3D pe care îl înregistrează. Aceasta înseamnă că metoda poate fi utilizată în orice peisaj deschis și permite cercetătorilor să examineze în mod explicit efectele habitatului asupra comportamentului. „Aceasta este o abordare cu adevărat puternică, care până acum a fost foarte dificilă”, spune Blair Costelloe.

Un alt avantaj, spre deosebire de altă metodă comună, este că animalele nu trebuie să fie capturate și echipate cu senzori de mișcare, care poate fi o procedură riscantă și costisitoare, mai ales când se lucrează cu specii pe cale de dispariție, cum ar fi zebra lui Grevy.

La nivel mondial, populațiile de animale sălbatice sunt în scădere din cauza pierderii habitatului, a schimbărilor climatice și a altor amenințări. A afla mai multe despre modul în care grupurile de animale se comportă în medii naturale complexe poate ajuta la informarea acțiunilor de conservare și, de asemenea, poate genera noi perspective asupra vieții și comportamentului speciilor sălbatice.

În lucrarea lor, publicată în Journal of Animal Ecology. , echipa evidențiază anumite domenii de cercetare în care metoda lor are un potențial puternic de a genera noi perspective, cum ar fi procese comportamentale mediate spațial, comportamente colective multi-animale și interacțiuni animal-mediu.

Lucrul include cazuri. studii asupra zebrelor lui Grevy din Kenya și maimuțelor gelada din Etiopia. „Unul dintre punctele forte ale metodelor noastre este că poate fi adaptată la o mulțime de specii și medii diferite”, spune Blair Costelloe. De aceea este optimistă în ceea ce privește utilizarea noii metode. „Cred că există un potențial ca această metodă să ne ajute să dezvoltăm mai mult o înțelegere mecanică a modului în care comportamentele individuale generează fenomene de ordin superior care sunt de interes pentru conservare”, spune Costelloe.

Echipa este acum lucrând la datele generate pentru a oferi în curând mai multe perspective asupra comportamentului de grup al geladas, precum și al ungulatelor africane, cum ar fi zebrele.

(Fluierul)