Revolutionäre Verhaltensforschung mit dem SuperAnimal-AI-Modell der EPFL

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Kathy Schmidt
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SuperAnimal KI analysiert diverse Tierverhalten auf dem Bildschirm

BerlinWissenschaftler der EPFL haben ein KI-Tool namens SuperAnimal entwickelt. Dieses Deep-Learning-Modell kann Tierbewegungen über verschiedene Arten und Lebensräume hinweg überwachen. Es unterstützt den Naturschutz, die medizinische Forschung und Gehirnstudien. Forscher können nun das Verhalten von Tieren untersuchen, ohne dass Menschen die Daten manuell kennzeichnen müssen.

SuperAnimal kann Gelenke und andere Schlüsselpunkte bei über 45 verschiedenen Tierarten erkennen, darunter auch Fabelwesen. Im Gegensatz zu älteren Werkzeugen benötigt es keine manuelle Markierung der Schlüsselpunkte durch Menschenhilfe. Mackenzie Mathis, die Projektleiterin, erklärt, dass diese neue Methode 10 bis 100 Mal effektiver ist.

Hauptmerkmale von SuperAnimal:

  • Erfasst Bewegungen von Tieren verschiedenster Arten
  • Vermindert den Bedarf an menschlicher Annotation
  • Erkennt Schlüsselpunkte in über 45 Arten
  • Funktioniert auch bei Fabelwesen
  • 10- bis 100-mal effektiver als ältere Tools

SuperAnimal basiert auf einer älteren Anwendung namens DeepLabCut. Shaokai Ye, ein Doktorand an der EPFL, erklärt, dass sie einen Algorithmus entwickelt haben, um eine große Menge an markierten Daten zu sammeln. Dies dient dazu, das Modell so zu trainieren, dass es eine gemeinsame Sprache erkennt. Die Nutzer können das Grundmodell verwenden oder es mit ihren eigenen Daten anpassen.

Tierärzte können dieses Werkzeug nutzen, um das Verhalten von Tieren einfacher zu untersuchen. Es ist auch in der biomedizinischen Forschung nützlich, insbesondere zur Beobachtung von Labormäusen. Neurowissenschaftler werden es als hilfreich empfinden. Das Werkzeug eignet sich zudem hervorragend zur Untersuchung von Sportlern, sowohl menschlichen als auch tierischen.

Weitere Tierarten wie Vögel, Fische und Insekten werden in der nächsten Version des Modells einbezogen. Mackenzie Mathis erklärte, dass sie planen, diese Modelle mit natürlichen Sprachtools zu verbinden. So hat das Team um Shaokai und EPFL kürzlich AmadeusGPT entwickelt, mit dem man Fragen zu Videodaten schriftlich oder mündlich stellen kann. Ziel ist es, damit eine detailliertere Verhaltensanalyse zu ermöglichen.

Forscher weltweit können jetzt SuperAnimal kostenlos nutzen, da es als Open-Source-Tool verfügbar ist.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1038/s41467-024-48792-2

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Shaokai Ye, Anastasiia Filippova, Jessy Lauer, Steffen Schneider, Maxime Vidal, Tian Qiu, Alexander Mathis, Mackenzie Weygandt Mathis. SuperAnimal pretrained pose estimation models for behavioral analysis. Nature Communications, 2024; 15 (1) DOI: 10.1038/s41467-024-48792-2
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