أنشأ علماء معهد سالك GlowTrack لتتبع سلوك الإنسان والحيوان بدقة أعلى والمزيد من الوظائف. الحركة هي نافذة على كيفية عمل الدماغ والتحكم في الجسم. لقد قطع تتبع حركة البشر والحيوانات شوطًا طويلًا بدءًا من ملاحظات الحافظة والقلم وحتى التكنولوجيا الحديثة القائمة على الذكاء الاصطناعي. تستخدم الطريقة الأكثر تقدمًا حاليًا الذكاء الاصطناعي لتتبع حركة أجزاء الجسم المختلفة تلقائيًا. ومع ذلك، فإن تدريب هذه النماذج لا يزال يستغرق وقتًا طويلاً، والباحثون مقيدون بالحاجة إلى تسمية كل جزء من أجزاء الجسم يدويًا مئات أو آلاف المرات.
الآن، قام البروفيسور المشارك إيمان عظيم وفريقه بإنشاء GlowTrack، وهي طريقة غير جراحية لتتبع الحركة تستخدم ملصقات صبغ الفلورسنت لتدريب الذكاء الاصطناعي. يمكن لـ GlowTrack، القوي والموفر للوقت والعالي الوضوح، تتبع رقم واحد على مخلب الفأر أو مئات المعالم على يد الإنسان.
تم نشر هذه التقنية في مجلة Nature Communications في 26 سبتمبر 2023، ويغطي نطاق تطبيقاتها علم الأحياء والروبوتات والطب وغيرها من المجالات.
وقال كبير الباحثين عظيم، أستاذ التنمية في ويليام سكاندلنج: "على مدى السنوات القليلة الماضية، حدثت ثورة في مجال التتبع السلوكي حيث تم جلب أدوات الذكاء الاصطناعي القوية إلى المختبر". "طريقتنا تجعل هذه الأدوات أكثر تنوعًا وتحسن كيفية التقاط مجموعة متنوعة من الحركات في المختبر. يمكن أن يمنحنا القياس الكمي الأفضل للحركة فهمًا أفضل لكيفية تحكم الدماغ في السلوك ويمكن أن يساعد في دراسة اضطرابات الحركة مثل التصلب الجانبي الضموري (ALS) ومرض باركنسون."
غالبًا ما تتطلب الأساليب الحالية لالتقاط حركة الحيوانات من الباحثين وضع تعليقات توضيحية يدويًا وبشكل متكرر على أجزاء الجسم على شاشة الكمبيوتر - وهي عملية تستغرق وقتًا طويلاً، وعرضة للخطأ البشري، ومحدودة الوقت. ويعني التعليق التوضيحي اليدوي أن هذه الأساليب لا يمكن استخدامها غالبًا إلا في بيئات الاختبار الصغيرة حيث تتخصص نماذج الذكاء الاصطناعي في بيانات التدريب المحدودة التي تتلقاها. على سبيل المثال، إذا تغيرت الإضاءة أو اتجاه جسم الحيوان أو زاوية الكاميرا أو أي عامل آخر، فلن يتمكن النموذج من التعرف على جزء الجسم الذي يتم تعقبه.
ولمعالجة هذه القيود، يستخدم الباحثون الأصباغ الفلورية لتسمية أجزاء مختلفة من الحيوانات أو البشر. باستخدام ملصقات الصبغة الفلورية "غير المرئية"، يمكن إنشاء كميات كبيرة من البيانات المتنوعة بصريًا بسرعة وإدخالها في نماذج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى تعليقات توضيحية بشرية. بمجرد تغذيتها بهذه البيانات القوية، يمكن استخدام هذه النماذج لتتبع الحركة في بيئات أكثر تنوعًا بدقة يصعب تحقيقها باستخدام التعليقات التوضيحية البشرية.
وهذا يفتح الباب أمام مقارنة بيانات الحركة بين الدراسات، حيث يمكن للمختبرات المختلفة استخدام نفس النموذج لتتبع حركة الجسم في مواقف مختلفة. يعتقد عظيم أن المقارنة والتكرار للتجارب أمر بالغ الأهمية في عملية الاكتشاف العلمي.
وقال المؤلف الأول دانييل بتلر، محلل المعلوماتية الحيوية في شركة سالك: "إن علامات الصبغة الفلورية هي الحل الأمثل". "تشبه علامات الصبغة الفلورية الخاصة بنا الحبر غير المرئي الموجود على ورقة الدولار الذي يضيء فقط عندما تريد ذلك. يمكن تشغيل علامات الصبغة الفلورية الخاصة بنا أو إيقاف تشغيلها في غمضة عين، مما يسمح لنا بتوليد كميات كبيرة من بيانات التدريب."
في المستقبل، الفريق متحمس لدعم تطبيقات GlowTrack المختلفة ودمج قدراته مع أدوات التتبع الأخرى التي يمكنها إعادة بناء الحركة ثلاثية الأبعاد وطرق التحليل التي يمكنها استكشاف الأنماط في مجموعات بيانات الحركة الكبيرة هذه.
وقال عظيم: "يمكن أن يفيد نهجنا العديد من المجالات التي تحتاج إلى أدوات أكثر حساسية وموثوقية وشمولية لالتقاط الحركة وقياسها". "أنا متحمس لرؤية كيف يتبنى العلماء وغير العلماء الآخرين هذه الأساليب، وما هي التطبيقات الفريدة وغير المتوقعة التي قد تظهر."