Развитие сенсорных технологий привело к тому, что полевые биологи теперь собирают все больше и больше точных данных о поведении животных. Однако в настоящее время не существует стандартизированного метода точного определения того, как интерпретировать эти сигналы. Возьмем, к примеру, сурикатов. Сигнал о том, что животное активно, может означать, что оно движется; в качестве альтернативы это может указывать на то, что он копает в поисках своей любимой добычи, скорпионов. Точно так же неподвижный сурикат может отдыхать или нести вахту.
В попытке ответить на эти вопросы исследователи из Лаборатории анализа и измерения движения (LMAM) EPFL объединились с коллегами из Исследовательской группы по экологии населения Цюрихского университета, чтобы разработать модель распознавания поведения. Исследование проводилось совместно с Исследовательским центром Калахари.
Оценка воздействия человека на дикую природу
«Человеческая деятельность оказывает все большее и более частое влияние на поведение животных», - говорит Притиш Чакраварти, аспирант LMAM. «Как только мы поймем, как поведение животных меняется в ответ на внешние раздражители, мы сможем лучше формировать наши усилия по сохранению». Чакраварти объясняет, например, что власти могут обозначить известные места кормления и охоты как охраняемые территории. «Но это может произойти только в том случае, если мы с высокой точностью знаем, какие сигналы означают, что животное ищет пищу, меняет местоположение или занимается статичной деятельностью».
Новый биомеханический подход
Новая модель опирается на общие биомеханические принципы, такие как осанка, интенсивность и частота движений. Это позволяет исследователям точно определять, что делает животное - отдыхает, наблюдает, бегает или ищет пищу - с помощью носимого акселерометра. Устройство, совместимое с различными видами животных, было перепрофилировано исследовательской группой LMAM для сбора таких данных, как наклон тела, ускорение, вибрации и удары.
Во-первых, модель различает две широкие категории поведения - динамическое (бег, поиск пищи) и статическое (отдых, наблюдение) - путем анализа интенсивности движения и позы. Если животное неподвижно, исследователи могут определить, отдыхает оно или наблюдает, по наклону его туловища. А когда животное находится в движении, они могут использовать интенсивность и частоту движения, чтобы определить, бежит оно или ищет пищу.
Полевые данные
Полевые работы проводились специально обученными долгосрочными добровольцами в Исследовательском центре Калахари. Команда надела сенсорные ошейники на 10 сурикатов, затем записала данные и в течение трех часов снимала животных, занимающихся своими делами. Проанализировав записи для определения различных типов активности, исследователи разработали гибридную модель, используя биомеханические принципы и данные, собранные в полевых условиях, для обучения алгоритма машинного обучения распознаванию различных моделей поведения.
Работа исследователей знаменует собой первый шаг к стандартизированному методу анализа поведения животных по сигналам носимых акселерометров. Модель может быть усовершенствована для получения более точной и подробной информации о конкретном поведении в будущих исследованиях. «Модель можно использовать, например, для оценки того, сколько энергии животное тратит на поиски пищи», - говорит Чакраварти. «Это говорит нам о том, сколько времени и усилий уходит у сурикатов, чтобы найти что-нибудь поесть, и представляет ли конкретное место особый интерес для группы."
Исследовательский центр Калахари был создан в 1993 году Кембриджским университетом и является местом проведения нескольких исследовательских проектов.