L'IA SuperAnimal : une révolution pour la recherche comportementale et la conservation des espèces
ParisDes scientifiques de l'EPFL ont développé un outil d'IA nommé SuperAnimal. Ce modèle d'apprentissage profond permet de surveiller les mouvements d'animaux de différentes espèces et dans divers habitats. Il contribue à la conservation des animaux, à la recherche médicale et aux études cérébrales. Les chercheurs peuvent désormais analyser le comportement animal sans avoir besoin de personnes pour étiqueter les données.
SuperAnimal est capable d'identifier les articulations et d'autres points clés chez plus de 45 types d'animaux, y compris des créatures mythiques. Il surpasse les anciens outils car il n'exige pas d'intervention humaine pour marquer manuellement les points clés pour chaque animal. Mackenzie Mathis, responsable du projet, affirme que cette nouvelle méthode est de 10 à 100 fois plus efficace.
Découvrez les fonctionnalités phares de SuperAnimal :
- Suivi des mouvements d'animaux à travers plusieurs espèces
- Suppression de la nécessité des annotations manuelles
- Reconnaissance des points clés chez plus de 45 espèces
- Compatibilité avec les animaux mythiques
- Efficacité de 10 à 100 fois supérieure aux outils précédents
SuperAnimal s'inspire d'un ancien outil nommé DeepLabCut. Shaokai Ye, doctorant à l'EPFL, explique qu'ils ont conçu un algorithme pour collecter un vaste ensemble de données annotées. Cela permet de former le modèle à reconnaître un langage commun. Les utilisateurs peuvent ensuite utiliser le modèle de base ou l'adapter avec leurs propres données.
Les vétérinaires peuvent utiliser cet outil pour étudier plus facilement le comportement animal. Il est également précieux en recherche biomédicale, notamment pour observer les souris de laboratoire. Les chercheurs en neurosciences y trouveront un grand avantage. Cet outil est efficace pour l'étude des athlètes, qu'ils soient humains ou animaux.
D'autres animaux, tels que les oiseaux, les poissons et les insectes, seront également intégrés dans la prochaine version du modèle. Mackenzie Mathis a déclaré qu'ils prévoient de lier ces modèles à des outils de langage naturel. Par exemple, Shaokai et l'équipe de l'EPFL ont récemment développé AmadeusGPT, permettant de poser des questions sur des données vidéo par écrit ou à l'oral. Ils souhaitent utiliser cet outil pour une analyse comportementale plus détaillée.
Les chercheurs du monde entier peuvent désormais utiliser SuperAnimal gratuitement, car cet outil est devenu open-source.
L'étude est publiée ici:
http://dx.doi.org/10.1038/s41467-024-48792-2et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est
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/s41467-024-48792-218 novembre 2024 · 14:36
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