Fino ad ora, i biologi che studiano il comportamento animale sono stati limitati all'osservazione umana. Ma gli scienziati di Columbia University hanno ora trovato un metodo più semplice. Hanno sviluppato un algoritmo innovativo che può essere usato per studiare i comportamenti degli animali.

Guidati da Rafael Yuste, un neuroscienziato della Columbia e membro di Columbia's Data Science Institute, il team ha progettato un algoritmo in grado di analizzare con successo ore di video di Hydra, un minuscolo invertebrato d'acqua dolce, e capire la sua gamma completa di comportamenti.

Filtrando le informazioni sullo spam, l'algoritmo è in grado di rilevare tendenze nel comportamento dell'animale.

Lo studio completo è pubblicato sulla rivista eLife.

Il comportamento animale è stato oggetto di ricerca scientifica fin dai tempi di Aristotele, ha osservato Shuting Han, uno studente laureato alla Columbia e autore principale dello studio. Tuttavia, il processo di ricerca del comportamento animale è notoriamente minuzioso, tipicamente costituito da ore di scrupolosa osservazione e presa di appunti.

Il nuovo algoritmo fornisce una scorciatoia importante in questo tipo di ricerca.

"La ricerca comportamentale è stata tradizionalmente ampiamente descrittiva e si basa sull'osservazione umana", ha detto Han. “Queste descrizioni qualitative sono limitate dalla natura soggettiva delle annotazioni umane, dal linguaggio che utilizziamo e richiedono anche molto tempo. Pertanto è importante sviluppare metodi quantitativi e automatizzati per l'analisi del comportamento, al fine di comprendere sistematicamente l'espressione e la variabilità del comportamento di diversi animali in diverse condizioni sperimentali. "

L'algoritmo

L'algoritmo sviluppato dai ricercatori è un algoritmo "bag-of-words", un tipo popolare di algoritmo spesso utilizzato per filtrare lo spam e-mail. Tipici algoritmi bag-of-word sono in grado di classificare gli argomenti dei documenti e identificare quelli che potrebbero essere potenzialmente spam.

I ricercatori hanno applicato questo stesso concetto nel loro algoritmo, usando solo video invece di documenti.

L'algoritmo impara a classificare diversi modelli visivi - forme e movimenti - nei video di Hydra e individuare movimenti ripetitivi.

In tal modo, l'algoritmo identifica i diversi modelli comportamentali dell'animale.

Lo studio

Hydra, un animale primitivo i cui antenati apparvero sulla terra intorno a 700 milioni di anni fa, sono organismi semplici senza spina dorsale o cervello. Ha un sistema nervoso, tuttavia. Hydra ha un corpo traslucido con centinaia di neuroni che coordinano i suoi movimenti e il suo comportamento.

"Hydra ... offre un'opportunità unica per studiare l'evoluzione dei comportamenti e dei loro codici neurali sottostanti", ha detto Han. "Hydra rappresenta uno degli animali più primitivi con un sistema nervoso e con le moderne tecniche di imaging possiamo registrare il modello completo di attività neurale durante i suoi comportamenti."

I ricercatori possono quindi confrontare direttamente l'attività dei neuroni di Hydra con la sua attività comportamentale, consentendo loro di analizzare come funziona il suo sistema nervoso.

In un precedente studio, il team ha registrato l'intera attività neurale dell'animale ed è stato in grado di collegare quattro serie di circuiti neurali a quattro schemi di movimento unici, illustrando come funziona il suo sistema nervoso.

Il nuovo studio ha ampliato questa ricerca precedente per includere non solo quattro, ma tutti i suoi modelli comportamentali. L'algoritmo è stato in grado di rilevare i comportamenti 10 e ha confrontato sei di questi comportamenti con le sue condizioni ambientali.

I ricercatori hanno scoperto che Hydra a malapena cambiato in diverse condizioni ambientali, suggerendo che potrebbe essersi evoluto in un modo per rispondere automaticamente al suo ambiente.

"Che tu lo abbia nutrito o meno, acceso o spento la luce, ha fatto la stessa cosa più e più volte come un coniglietto Energizer", ha detto Yuste in una nota.

Applicazioni del mondo reale

Mentre studi precedenti hanno fatto uso di algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i comportamenti degli animali, come moscerini della frutta e vermi, questo studio rappresenta la prima descrizione sistematica del comportamento di un animale, ha osservato Yuste in una dichiarazione.

Lo studio rappresenta quindi un importante passo in avanti per gli scienziati interessati al comportamento animale. Il loro lavoro potrebbe fornire un modello per studi futuri che analizzano il comportamento di animali più complessi.

"Sebbene abbiamo utilizzato il nostro approccio per costruire la mappa comportamentale completa di Hydra, il nostro metodo fornisce anche un quadro generale per il riconoscimento comportamentale degli animali deformabili ed è potenzialmente applicabile a tutte le specie animali", ha affermato Han. "In effetti, combinato con la mappa completa delle attività neurali di un animale, il nostro studio apre la possibilità di decodificare il codice neurale per tutti i comportamenti di un animale e potrebbe consentire potenziali scoperte nella neuroscienza, nella biologia evolutiva, nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico."

I ricercatori ritengono che le informazioni raccolte da Hydra potrebbero anche essere potenzialmente utilizzate in altri campi.

La conoscenza dei sistemi nervosi di animali come Hydra potrebbe essere utilizzata nella progettazione di tecnologie ispirate biologicamente.

Gli ingegneri possono essere in grado di utilizzare queste informazioni nella progettazione di meccanismi di stabilità e controllo su navi e aerei.

Andando avanti, i ricercatori continueranno ad analizzare i modelli comportamentali di Hydra, nonché la sua attività neuronale e muscolare.

"Con questo, speriamo di comprendere appieno ogni componente dei comportamenti degli animali e applicare la conoscenza di Hydra nelle applicazioni del mondo moderno", ha detto Han.