Vědci ze švýcarské Curyšské univerzity a Spolkové vysoké technické školy v Curychu přišli s novou přelomovou metodu pro analýzu chování u zvířat. Nově tak bude mnohem snadnější rozluštit u zvířat různé emoce nebo třeba sociální kontakty. To povede nejen k lepšímu porozumění, ale i k vytvoření lepších podmínek, protože budeme schopni lépe určit, co po nás zvířata vlastně chtějí.
Doposud se výzkumníci při pozorování zvířat museli spoléhat zejména na dlouhé hodiny videozáznamů, z nichž pak teprve mohli zkusit chování jednotlivých druhů analyzovat. Vyvodit pomocí takového způsobu nějaké závěry ale může trvat dlouhé týdny či měsíce. A právě tomu by mohl být konec.
Umělá inteligence pro rozpoznávání emocí
Vědci z Curychu totiž vyvinuli speciální algoritmus, který je za pomocí strojového učení a počítačového vidění schopný lépe a rychleji rozpoznat, co znamenají různé pohyby, jako například ty, které signalizují zvědavost, strach nebo třeba příjemnou sociální interakci.
Technologie by měla být schopná sama od sebe analyzovat jakkoliv kvalitní i dlouhá videa. Zároveň zvládne rozpoznat i dlouhodobě vyvíjející se znaky chování, které jsou pro lidské oko nezaznamenatelné. Pokud by navíc stejnou metodu použilo více výzkumných týmů, bude pro ně mnohem snazší porovnat své výsledky. Veškerá data totiž budou vytvořena na stejném principu.
Výzkumníci vycvičili algoritmus na základě pozorování myší a makaků. Nicméně uvádějí, že by neměl mít problém ani s jinými živočišnými druhy. „Nejvyšší zájem byl částečně u výzkumníků zabývajících se primáty a naši technologii už i využívá skupina zkoumající volné šimpanzi v Ugandě,“ říká Markus Mark, hlavní autor výzkumné studie a postdoktorand ve skupině vedené profesorem neurotechnologie Mehmetem Fatihem Yanikem.
Zlepšení podmínek pro zvířata v zoo
Vědci již spolupracují s curyšskou zoo, v níž technologii i testují. Jedním s hlavních přínosů, které si od nového způsobu monitoringu slibují, je včasnější odhalení různých problémů u zvířat.
„Naše metoda dokáže rozpoznat i jemné či vzácné změny chování výzkumných zvířat, jako jsou známky stresu, úzkosti nebo nepohody,“ uvedl Yanik. „Zároveň tedy může pomoci nejen zlepšit kvalitu studií na zvířatech, ale také snížit počet potřebných zvířat a jejich zátěž,“ dodává.
