Rivoluzionare la Ricerca Comportamentale con il Modello SuperAnimal AI dell'EPFL

Tempo di lettura: 2 minuti
Di Fedele Bello
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SuperAnimal AI che analizza i diversi comportamenti degli animali sullo schermo

RomeGli scienziati dell'EPFL hanno sviluppato uno strumento AI chiamato SuperAnimal. Questo modello di deep learning può monitorare i movimenti degli animali in diverse specie e habitat. Contribuisce alla conservazione degli animali, alla ricerca medica e agli studi sul cervello. Ora i ricercatori possono analizzare il comportamento animale senza la necessità di far etichettare i dati manualmente.

SuperAnimal è in grado di riconoscere articolazioni e altri punti chiave in oltre 45 tipi di animali, comprese creature mitologiche. Supera gli strumenti precedenti, in quanto non richiede l'intervento umano per contrassegnare manualmente i punti chiave di ciascun animale. La leader del progetto, Mackenzie Mathis, afferma che questo nuovo metodo è da 10 a 100 volte più efficace.

Caratteristiche principali di SuperAnimal:

  • Monitora il movimento animale di molte specie
  • Elimina la necessità di annotazioni umane
  • Riconosce punti chiave in oltre 45 specie
  • Funziona anche con animali mitologici
  • Da 10 a 100 volte più efficace rispetto ai vecchi strumenti

SuperAnimal deriva da uno strumento precedente chiamato DeepLabCut. Shaokai Ye, dottorando all'EPFL, afferma che hanno sviluppato un algoritmo per raccogliere un vasto insieme di dati etichettati. Questo facilita l'addestramento del modello a riconoscere un linguaggio comune. Gli utenti possono poi utilizzare il modello di base o personalizzarlo con i propri dati.

I veterinari possono utilizzare questo strumento per studiare il comportamento degli animali più facilmente. È utile anche nella ricerca biomedica, specialmente per osservare i topi da laboratorio. I ricercatori in neuroscienze lo troveranno vantaggioso. Lo strumento è adatto anche per studiare atleti, sia umani che animali.

Altri animali, come uccelli, pesci e insetti, saranno inclusi nella prossima versione del modello. Mackenzie Mathis ha affermato che hanno intenzione di collegare questi modelli con strumenti di linguaggio naturale. Ad esempio, Shaokai e il team dell'EPFL hanno recentemente creato AmadeusGPT, che consente alle persone di porre domande sui dati video usando parole scritte o parlate. Vogliono utilizzare questo per un'analisi comportamentale più dettagliata.

I ricercatori di tutto il mondo possono ora utilizzare SuperAnimal gratuitamente, poiché è uno strumento open-source.

Lo studio è pubblicato qui:

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

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

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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