Talmo Pereira, PhD

Salk Fellow

Talmo Pereira
Salk-Institut für biologische Studien – Talmo Pereira, PhD

Aktuelle Forschung


Das Problem

Von Pflanzen, die Wurzeln im Boden wachsen lassen, bis hin zu Giraffen, die durch die Savanne wandern, haben alle Lebensformen die Fähigkeit entwickelt, sich zu bewegen, um in sich verändernden Umgebungen zu überleben. Dieser grundlegende Aspekt der Biologie ist so wichtig, dass er die Entwicklung des Nervensystems vorangetrieben hat. Trotz der Bedeutung der Bewegung ist wenig über diese „Körpersprache“ des Lebens bekannt, von den „Silben“, aus denen sie besteht, bis hin dazu, wie Eigenarten in ihrer „Grammatik“ möglicherweise mit zugrunde liegenden Krankheiten zusammenhängen.

Die Vorgehensweise

Pereira und sein Labor entwickeln und wenden Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) an, um die Prozesse zu untersuchen, die zu biologischer Bewegung führen. Durch den Einsatz einer Form der KI namens Deep Learning hat das Labor Rechenwerkzeuge entwickelt, die eine „markerlose Bewegungserfassung“ durchführen können – eine leistungsstarke Technologie, die biologische Dynamik aus Videodaten extrahieren kann. Pereira nutzt diesen Ansatz nun, um zu verstehen, wie sich Tiere und Menschen bei Gesundheit oder Krankheit verhalten, wie Pflanzenwurzelsysteme Kohlenstoff binden und wie das Gehirn Körperbewegungen koordiniert, um komplexe Verhaltensweisen hervorzurufen.


Die Innovationen und Entdeckungen

Pereiras bahnbrechende Arbeit zeigte, wie Deep Learning genutzt werden kann, um eine markerlose Bewegungserfassung bei Tieren zu erreichen, die eine detaillierte Quantifizierung des Verhaltens ermöglicht.

Pereira und sein Team haben SLEAP entwickelt, ein Open-Source-Softwaretool, das KI-basierte Motion-Capture-Technologie für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich macht. SLEAP wird mittlerweile von Tausenden von Forschern auf der ganzen Welt verwendet, um alles von subzellulären Organellen bis hin zu Walhaien zu untersuchen.

Pereira und sein Team haben gezeigt, wie mit künstlichen neuronalen Netzen simuliert werden kann, wie echte Gehirne Informationen verarbeiten.

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Education

BS, Bioinformatik und Computational Biology, University of Maryland, Baltimore County (UMBC)
MS, Neurowissenschaften, Princeton University
PhD, Neurowissenschaften, Princeton University


Auszeichnungen & Ehrungen

  • Open Science Award der Society for Social Neuroscience, 2022
  • Fred Hutchinson Cancer Center Harold M. Weintraub Graduate Student Award, 2022
  • Princeton Porter Ogden Jacobus Fellowship, 2020
  • Princeton-Präsidentenpreis, 2015
  • Graduiertenforschungsstipendienprogramm der National Science Foundation, 2015
  • National Institutes of Health Marc Undergraduate Student Training in Academic Research, 2013
  • UMBC Undergraduate Research Award, 2012
  • Howard Hughes Medical Institute Scholar, 2012
  • UMBC Meyerhoff Scholar, 2011
  • Broad Prize Scholar, 2011