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基于AI的動物運動捕捉系統(tǒng)具有從藥物開發(fā)到生態(tài)學(xué)的應(yīng)用

2020-01-15 19:08:27 編輯: 來源:
導(dǎo)讀 一個利用人工智能跟蹤動物運動的新系統(tǒng)準(zhǔn)備用于廣泛的研究,從探索影響行為的新藥物到生態(tài)研究。上面視頻中顯示的方法可用于實驗動物,例如

一個利用人工智能跟蹤動物運動的新系統(tǒng)準(zhǔn)備用于廣泛的研究,從探索影響行為的新藥物到生態(tài)研究。上面視頻中顯示的方法可用于實驗動物,例如果蠅和小鼠以及大型動物。

該技術(shù)-由神經(jīng)科學(xué)教授 Mala Murthy開發(fā) ; 約書亞Shaevitz,教授 物理 和 劉易斯西格萊爾研究所綜合基因組 ; Talmo Pereira,神經(jīng)科學(xué)研究生;然后是2018屆本科生迭戈·阿爾達(dá)隆多(Diego Aldarondo),可以在數(shù)百萬個視頻幀中準(zhǔn)確檢測每個身體部位(腿,頭,鼻子和其他點)的位置。

首先,一個人類實驗者錄制了一個正在運動的動物的視頻。接下來,實驗者指導(dǎo)系統(tǒng)的軟件識別少量圖像,以定義身體部位的位置。然后,系統(tǒng)使用該數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以計算后續(xù)幀中點的位置。Pereira最近擴展了該方法,不僅可以處理單個動物的視頻,而且可以處理多個交互動物的鏡頭,從而隨著時間的推移跟蹤動物的身份。

資金來源包括美國國家科學(xué)基金會和美國國立衛(wèi)生研究院。

這項技術(shù)在11月份的年度 慶祝普林斯頓創(chuàng)新(CPI)活動中得到了體現(xiàn),該活動著重于發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造具有廣泛社會影響潛力的教師和學(xué)生研究人員的工作。這次聚會吸引了大學(xué)以外更廣泛的企業(yè)家生態(tài)系統(tǒng)的成員,例如風(fēng)險投資界,行業(yè)的成員以及州和地方政府的代表,他們來了解最新的大學(xué)發(fā)現(xiàn)并與教職員工見面在普林斯頓大學(xué)的創(chuàng)新計劃中。


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