Los científicos están utilizando IA para estudiar el comportamiento de las abejas, el movimiento de las cebras y los insectos en las cintas de correr – GeekWire

Un abejorro etiquetado para ser rastreado mediante visión por computadora. (Foto de James Crall)

Los pasillos de una reciente reunión de biólogos en Seattle estaban llenos de algo más que el habitual entusiasmo por las arañas, los murciélagos, las abejas, los elefantes y otras criaturas.

Los investigadores también hablaron sobre el mayor uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, en el la reunión anual de 2024 de la Sociedad de Biología Integrativa y Comparada.

Estos métodos tienen aplicaciones en las ciencias de la vida más allá de los campos biomédicos, como el diseño de proteínas, un caso de uso más conocido. Los investigadores están aprovechando la IA para estudiar cómo los animales mueven sus cuerpos, migran, perciben su entorno, se comportan y más.

“Los métodos de inteligencia artificial y aprendizaje automático se están utilizando en diversas subdisciplinas de la biología, desde la neurociencia, la biología molecular hasta el comportamiento animal”. Jeff Riffelldijo a GeekWire un profesor del Departamento de Biología de la Universidad de Washington.

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Riffell y sus colegas presentaron un sistema impulsado por inteligencia artificial para estudiar cómo los insectos detectan olores en su entorno. Su modelo de aprendizaje automático predice cómo responden las neuronas de la polilla a diferentes mezclas de sustancias químicas malolientes.

Bar Shirque estudia la intersección de la biología y la visión por computadora en la Universidad de Tel Aviv, le dijo a GeekWire que está viendo más estudios que utilizan IA para la detección, el seguimiento y la clasificación del comportamiento de animales, así como en biomecánica para la estimación de pose (detección de posición usando métodos de visión por computadora).

Bar habló en la reunión sobre cómo los científicos pueden aprovechar la IA, señalando que entrar en el campo y encontrar las herramientas adecuadas para la tarea puede resultar abrumador. Le pedimos a Bar que identificara algunos de los estudios de IA/ML más destacados en la reunión celebrada a principios de este mes.

Una sesión de carteles en la reunión anual de 2024 de la Sociedad de Biología Integrativa y Comparada. (Foto de GeekWire / Charlotte Schubert)

Enfriamiento de abejorros

Cuando hace calor, las abejas mantienen fresca la colonia abanicando sus alas. Investigadores de la Universidad de Wisconsin estudiar este comportamiento etiquetando abejorros individuales y rastreándolos con un sistema de imágenes automatizado mientras los expone a altas temperaturas que simulan una ola de calor de tres días. Los científicos integran el seguimiento de abejas individuales con la identificación del comportamiento de abanicado basada en el aprendizaje profundo. Ahora están utilizando el sistema para probar cómo responden las abejas al calor en diferentes condiciones de nutrientes. La investigación puede ayudar a los científicos a comprender cómo responden las abejas al cambio climático.

Cintas de correr de insectos

Investigadores del Imperial College de Londres ubican insectos en cintas de correr pequeñas para medir cómo se mueven. En la reunión también presentaron un conjunto de datos sintéticos sobre dicho movimiento utilizando modelos tridimensionales de insectos, generados por un motor de juego, dijo Bar. Según los presentadores, los insectos inspiran a los investigadores que desarrollan robots andantes de seis patas. Después de todo, muchos insectos pueden caminar sobre los techos y las paredes y seguir caminando incluso si pierden sus extremidades.

“Esta es una forma realmente innovadora de abordar la falta de datos de entrenamiento que es tan frecuente en nuestro campo, especialmente porque están construyendo un sistema general que está destinado a funcionar en diversas especies de insectos”, dijo Bar sobre la presentación.

Seguimiento de cebra

Una herramienta de código abierto para ayudar a capturar el comportamiento animal en la naturaleza fue exhibido en la reunión de investigadores de la Universidad de Stuttgart y la Universidad de Princeton. Etiqueta más inteligente etiqueta los datos utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático, lo que reduce la necesidad de anotar manualmente conjuntos de datos sobre el movimiento de los animales. Los investigadores utilizaron la herramienta para cuantificar la actividad de las cebras a partir de imágenes de drones en grandes extensiones de la sabana.

viendo verde

La GFP se utiliza para etiquetar componentes celulares y aquí ilumina las neuronas en el cerebro del ratón. (Imagen de Wikimedia Commons / Robert Cudmore)

Los científicos etiquetan habitualmente moléculas celulares utilizando la proteína verde fluorescente (GFP), una herramienta de laboratorio derivada originalmente de una medusa. Pueden surgir diferentes variantes de color a partir de mutaciones en GFP, pero no está claro exactamente cómo. Investigadores ahora se han desarrollado un modelo de red neuronal para predecir la intensidad de la fluorescencia de las mutaciones subyacentes en GFP, utilizando parámetros de plegamiento de proteínas y otras entradas. El enfoque podría conducir al desarrollo de formas mejoradas de visualizar moléculas celulares. Este estudio se llevó a cabo en la Universidad de Maryland y en el Campus de Investigación Janelia del Instituto Médico Howard Hughes.

2024-01-17 17:01:05
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