동물 행동을 추적하는 AI의 힘 활용

동물 행동을 추적하는 AI의 힘 활용

Salk 과학자들은 더 나은 해상도와 다용성으로 인간과 동물의 행동을 추적하기 위해 GlowTrack을 만듭니다.

라졸라(LA JOLLA)—움직임은 뇌가 어떻게 신체를 작동하고 제어하는지를 보여주는 창을 제공합니다. 클립보드와 펜을 이용한 관찰부터 현대 인공 지능 기반 기술에 이르기까지 인간과 동물의 움직임을 추적하는 것은 많은 발전을 이루었습니다. 현재 최첨단 방법은 인공 지능을 활용하여 신체 부위가 움직일 때 자동으로 추적합니다. 그러나 이러한 모델을 훈련하는 데는 여전히 시간 집약적이며 연구자가 각 신체 부위를 수백에서 수천 번 수동으로 표시해야 하기 때문에 제한됩니다.

지금은 부교수 에이만 아짐 팀은 형광 염료 마커를 사용하여 인공 지능을 훈련시키는 비침습적 움직임 추적 방법인 GlowTrack을 만들었습니다. GlowTrack은 강력하고 시간 효율적이며 고화질이며 마우스 발의 한 자리 또는 사람 손의 수백 개의 랜드마크를 추적할 수 있습니다.

에 발표된 기술 자연 통신26년 2023월 XNUMX일 생물학부터 로봇 공학, 의학 및 그 이상에 이르는 다양한 응용 분야를 보유하고 있습니다.

수석 저자이자 William Scandling Developmental Chair의 소유자인 Azim은 "지난 몇 년 동안 강력한 인공 지능 도구가 실험실에 도입되면서 행동 추적에 혁명이 일어났습니다."라고 말합니다. “우리의 접근 방식은 이러한 도구를 더욱 다양하게 만들어 실험실에서 다양한 움직임을 포착하는 방법을 향상시킵니다. 움직임에 대한 더 나은 정량화는 뇌가 어떻게 행동을 제어하는지에 대한 더 나은 통찰력을 제공하고 근위축성 측삭 경화증(ALS) 및 파킨슨병과 같은 운동 장애 연구에 도움이 될 수 있습니다."

동물의 움직임을 포착하는 현재 방법에서는 연구자들이 컴퓨터 화면에 신체 부위를 수동으로 반복적으로 표시해야 하는 경우가 많습니다. 이는 사람의 실수와 시간 제약으로 인해 시간이 많이 걸리는 프로세스입니다. 인간 주석은 인공 지능 모델이 수신하는 제한된 양의 훈련 데이터를 전문으로 하기 때문에 이러한 방법은 일반적으로 좁은 테스트 환경에서만 사용할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 빛, 동물 몸의 방향, 카메라 각도 또는 기타 여러 요인이 변경되면 모델은 더 이상 추적된 신체 부위를 인식하지 못합니다.

이러한 한계를 해결하기 위해 연구자들은 형광 염료를 사용하여 동물이나 인체의 일부에 라벨을 붙였습니다. 이러한 "보이지 않는" 형광 염료 마커를 사용하면 시각적으로 다양한 엄청난 양의 데이터를 신속하게 생성하여 사람의 주석 없이도 인공 지능 모델에 공급할 수 있습니다. 이 강력한 데이터가 제공되면 이러한 모델을 사용하여 훨씬 더 다양한 환경에서 수동으로 라벨링을 수행하는 경우 달성하기 훨씬 어려운 해상도로 움직임을 추적할 수 있습니다.

서로 다른 실험실에서 동일한 모델을 사용하여 다양한 상황에서 신체 움직임을 추적할 수 있으므로 연구 간 움직임 데이터를 더 쉽게 비교할 수 있는 기회가 열립니다. Azim에 따르면 실험의 비교와 재현성은 과학적 발견 과정에서 필수적입니다.

"형광 염료 마커는 완벽한 솔루션이었습니다."라고 Salk의 생물정보학 분석가인 제XNUMX저자 Daniel Butler는 말합니다. 원할 때만 불이 켜지는 XNUMX달러 지폐의 보이지 않는 잉크처럼 우리의 형광 염료 마커는 눈 깜짝할 사이에 켜고 끌 수 있어 엄청난 양의 훈련 데이터를 생성할 수 있습니다."

앞으로 팀은 GlowTrack의 다양한 애플리케이션을 지원하고 그 기능을 XNUMX차원으로 움직임을 재구성하는 다른 추적 도구 및 이러한 방대한 움직임 데이터 세트에서 패턴을 조사할 수 있는 분석 접근 방식과 결합하게 되어 기쁘게 생각합니다.

"우리의 접근 방식은 움직임을 포착하고 정량화하기 위해 보다 민감하고 안정적이며 포괄적인 도구가 필요한 다양한 분야에 도움이 될 수 있습니다."라고 Azim은 말합니다. "저는 다른 과학자와 비과학자들이 이러한 방법을 어떻게 채택하는지, 그리고 어떤 독특하고 예상치 못한 응용이 발생할 수 있는지 보고 싶습니다."

다른 저자로는 Alexander Keim과 Salk의 Shantanu Ray가 있습니다.

이 작업은 UC San Diego CMG 교육 프로그램, Jesse and Caryl Philips 재단 상, 국립 보건원(R00NS088193, DP2NS105555, R01NS111479, RF1NS128898 및 U19NS112959), Searle Scholars 프로그램, Pew Charitable Trusts 및 맥나이트 재단.

DOI : https://doi.org/10.1038/s41467-023-41565-3