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# Biología # Neurociencia

PrecisionTrack: Una Nueva Era en el Seguimiento de Animales

Sistema revolucionario que rastrea animales en tiempo real en diferentes entornos.

Vincent Coulombe, David-Alexandre Roussel, Mohamad Sadegh Monfared, Quentin Leboulleux, Modesto R. Peralta III, Khadijeh Aghel, Benoit Gosselin, Benoit Labonté

― 7 minilectura


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Rastrear el comportamiento animal siempre ha sido un lío. Con un mundo lleno de animales corriendo por todas partes, tratar de seguirles el rastro puede sentirse como intentar reunir gatos – ¡literalmente! Los científicos han intentado usar tecnología para lidiar con este caos, pero los métodos tradicionales a menudo han dejado mucho que desear.

Imagina que estás tratando de observar un montón de ratones jugando a las escondidas en un laberinto de juguetes. ¡Podrías perderte algo porque se ven tan similares! Y si dependes de ojos humanos para notar cada movimiento, bueno, digamos que podrías perderte un montón. Aquí es donde entra PrecisionTrack, prometiendo resolver el rompecabezas de rastrear animales con precisión.

El Desafío del Rastreo Animal

Durante muchos años, los investigadores han confiado en métodos de rastreo manual, que implican observar a los animales y tomar notas. Esto puede tomar mucho tiempo y puede llevar a errores, ya que los humanos pueden perder fácilmente el rastro, especialmente cuando los animales están bailando en todas direcciones.

A medida que la tecnología mejoró, surgieron métodos de rastreo automático. Sin embargo, estos a menudo requerían equipo sofisticado y venían con su propio conjunto de problemas, como no poder seguir el ritmo de animales que se mueven rápido o rastrearlos con precisión en espacios abarrotados. Es como intentar tomar una foto de una sombra en una habitación poco iluminada – ¡buena suerte con eso!

Avances en Tecnología

Gracias a los avances en tecnología, particularmente en visión por computadora y aprendizaje profundo, el mundo del rastreo animal ha estado cambiando. Imagina un algoritmo inteligente que pudiera observar esos ratones y saber quién es quién, incluso si chocan entre sí y se esconden detrás de los juguetes.

Herramientas específicas como redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN) han demostrado ser bastante útiles para identificar diferentes animales, incluso cuando se enredan todos juntos. Pero aún así, incluso los métodos más nuevos tienen problemas en escenarios del mundo real con múltiples animales.

Presentando PrecisionTrack

Aquí entra PrecisionTrack, ¡un cambio total en el juego del rastreo animal! Está diseñado para funcionar en esos entornos desordenados e impredecibles en los que los investigadores a menudo se encuentran. Este sistema promete rastrear múltiples animales a la vez, incluso cuando están teniendo un momento salvaje interactuando entre sí.

¿Cómo lo hace? Usando un tipo especial de red neuronal que combina el poder de las CNN y los Transformers. Este diseño híbrido ayuda al sistema a averiguar quién es quién y seguir sus movimientos durante períodos más largos sin perderse. Así que, en lugar de confundirse como un gato en una habitación llena de punteros láser, se mantiene en la pista, incluso con una multitud.

Un Nuevo Enfoque para el Rastreo

PrecisionTrack emplea un método único para seguir la posición y la identidad de cada animal. Usa algoritmos ingeniosos para predecir a dónde se dirige cada animal, lo cual es especialmente útil cuando cambian de dirección rápidamente.

Imagina que tuvieras un amigo que pudiera anticipar cada uno de tus movimientos en un juego de escondidas. ¡Eso es un poco lo que hace PrecisionTrack! Aprende de los movimientos previos y ajusta su rastreo en consecuencia.

Combinando Detección y Rastreo

Una de las características más geniales de PrecisionTrack es la forma en que integra la detección con el rastreo. Cuando se detecta un animal, el sistema no solo le asigna una etiqueta y sigue adelante. En su lugar, mantiene un Seguimiento de las posiciones y movimientos anteriores de ese animal, lo que ayuda a prevenir errores cuando los animales se acercan demasiado entre sí.

Sabes cómo a veces puedes ver a tu amigo en una multitud por su camiseta única? PrecisionTrack hace algo similar pero con los animales que rastrea.

Los Datos son Clave

Para mejorar el rendimiento de este sistema de rastreo, los investigadores juntaron un conjunto de datos que presenta 20 ratones en varios escenarios de juego. Los ratones fueron observados en entornos llenos de juguetes y otras actividades de enriquecimiento, lo que hizo que la tarea de rastreo fuera desafiante pero también realista. Es como hacer una gran fiesta para los ratones – todos estaban invitados y nadie quería quedarse fuera.

Con más de un millón de movimientos registrados, este conjunto de datos le proporciona a PrecisionTrack el entrenamiento que necesita para aprender qué buscar mientras rastrea animales en escenarios de la vida real.

Rastreo a Largo Plazo

PrecisionTrack no se trata solo de un rápido juego de escondidas. Está diseñado para mantener el rastreo durante largos períodos. En pruebas donde se observaron ratones durante hasta diez minutos, el sistema demostró que podía mantener las identidades correctas sin errores, gracias a los ingeniosos algoritmos que emplea.

Imagina intentar seguir quién es quién en una habitación llena de gemelos idénticos. Sin un sistema como PrecisionTrack, sería fácil confundirlos. Pero con él, puedes sentirte seguro de saber quién es quién con el tiempo.

Rendimiento en Tiempo Real

Una gran preocupación cuando se rastrean múltiples animales es la velocidad. Cualquier retraso en el procesamiento podría llevar a oportunidades de rastreo perdidas. PrecisionTrack ha sido diseñado para manejar múltiples sujetos en tiempo real sin perder precisión. Esto significa que los investigadores pueden observar animales interactuando el tiempo que necesiten, y el sistema no se ralentiza.

Así que, si esos ratones deciden hacer una carrera, PrecisionTrack está justo detrás de ellos, asegurándose de que nada se les escape.

Mejorando la Precisión con Etiquetas ArUco

Incluso con un sistema inteligente como PrecisionTrack, las cosas pueden complicarse cuando los animales están ocultos, lo que significa que están bloqueados de la vista. Para mejorar la precisión de identificación, los investigadores incorporaron etiquetas ArUco – marcadores especiales que pueden ser adjuntos a los animales. ¡Piénsalo como pequeñas etiquetas de nombre elegantes para roedores!

Usando estas etiquetas, PrecisionTrack puede volver a identificar rápidamente a los animales incluso después de que han estado escondidos. Justo como si tu amigo tuviera una camiseta de neón brillante en la fiesta, ¡los verías sin importar cuán llena esté!

Demostrando su Valor

Para probar PrecisionTrack, los investigadores realizaron numerosos experimentos, rastreando grupos de ratones con diferentes niveles de complejidad. El sistema mostró resultados impresionantes, superando a los métodos de rastreo anteriores.

PrecisionTrack mantuvo altos niveles de precisión y consistencia, demostrando que puede manejar el caos que viene con rastrear animales en entornos sociales.

Aplicaciones Futuras

El éxito de PrecisionTrack no se limita solo al rastreo de ratones. El sistema tiene el potencial de aplicarse a diversas especies, desde animales de granja hasta criaturas exóticas. ¿Quién sabe? Tal vez un día ayude a mantener el control de una manada de leones o un grupo de flamencos.

Con los avances traídos por PrecisionTrack, los científicos pueden estudiar el comportamiento animal más efectivamente que nunca, llevando a conocimientos que podrían beneficiar esfuerzos de conservación y nuestra comprensión de la vida salvaje.

Conclusión

PrecisionTrack es un testimonio de cómo la tecnología puede ayudar a entender mejor el mundo natural. Al combinar algoritmos inteligentes, procesamiento en tiempo real y métodos de rastreo innovadores, este sistema ha dado un gran salto adelante en el monitoreo del comportamiento animal.

Así que, la próxima vez que veas un grupo de animales jugando o interactuando, recuerda que hay un poco de tecnología detrás de escena asegurándose de que todo esté grabado, analizado y entendido, todo mientras se mantiene ligero y divertido. A medida que los investigadores continúan explorando las maravillas del comportamiento animal, ¿quién sabe qué otras invenciones brillantes esperan?

Fuente original

Título: PrecisionTrack: Reliable Tracking of Large Groups of Animals Interacting in Complex Environments Over Extended Periods

Resumen: Mice living in complex social groups within ethological environments exhibit a wide range of adaptive behaviors, including individual and group dynamics, often undetected in standard behavioral studies. To better understand the coping and adaptive strategies employed by each member of a social colony, it is necessary to develop tools that enable accurate, long-term monitoring of large groups of animals in a fully automated and unbiased manner. In this work, we introduce PrecisionTrack, a practical solution to the multi-animal pose tracking problem. This solution enables an accurate and reliable tracking of large groups of animal socially interacting within complex environments, even over prolonged periods. Our algorithm builds on a Transformer-CNN hybrid neural network for cross-species classification, detection, and pose estimation, leveraging pose-based matching AI-driven ArUco identification for fast and accurate re-identification. PrecisionTrack demonstrates superior performance in tracking accuracy and latency compared to current gold standards, while sustaining these capabilities over extended periods when tracking large groups of animals in complex environments. Furthermore, we trained PrecisionTrack to identify and monitor over 30 animal species. Overall, PrecisionTrack represents a reliable, accessible step toward adopting more ethological methodologies in behavioral research.

Autores: Vincent Coulombe, David-Alexandre Roussel, Mohamad Sadegh Monfared, Quentin Leboulleux, Modesto R. Peralta III, Khadijeh Aghel, Benoit Gosselin, Benoit Labonté

Última actualización: 2024-12-26 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.26.630112

Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.26.630112.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

Gracias a biorxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.

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