ГлавнаяНаукаНаука
 
Цей матеріал опубліковано на Корреспондент.net у рамках офіційної партнерської угоди з Українською службою DW

Биологи научились различать неразличимоеСюжет

Русская служба Deutsche Welle, 22 июля 2014, 18:53
11
5383
Биологи научились различать неразличимое
Фото: AP

Казалось бы, единственный способ идентифицировать каждую отдельную особь в стайке рыб или в рое пчел - это их пометить. Однако теперь ученые предложили иной путь.

Попробуйте проследить за поведением одной пчелы в рое, одной птицы в стае, одной сельди в косяке. Понятно, что для человеческого глаза это совершенно непосильная задача. Мало того, что отдельные особи похожи друг на друга как две капли воды, так еще и траектории их движения то и дело изменяются, переплетаются и пересекаются. Впрочем, не только человеческий глаз, но и компьютерные системы до сих пор оказывались в таких ситуациях бессильными: анализируя, скажем, видеосъемку стайки рыбок, они не справлялись с идентификацией отдельных особей, даже если эта съемка была выполнена с очень высоким разрешением.

И вот теперь группа испанских исследователей представила в научном журнале Nature Methods разработанную ими новую компьютерную программу, способную справиться с этой, казалось бы, неразрешимой задачей.

Метить каждую особь - трудоемко и бессмысленно

"Мы создали систему, позволяющую изучать поведение животных в больших группах, - поясняет руководитель проекта, профессор Гонсало Гарсиа де-Полавьеха (Gonzalo Garcia de Polavieja), научный сотрудник Нейробиологического исследовательского института имени Рамона-и-Кахаля в Мадриде. - Нас интересовало, например, имеется ли в группе лидер, обладающий особыми когнитивными способностями и ведущий за собой всю группу на новое место. Такого рода исследования были до сих пор невозможны, поскольку мы не могли проследить за перемещениями какой-то одной особи - назовем ее для простоты Джорджем, - чтобы выяснить, лидер это или нет".

Профессор де-Полавьеха имеет дело с разными, но мелкими лабораторными животными: самые крупные - мыши, остальные модельные организмы - скажем, рыбки данио-рерио или плодовые мухи-дрозофилы - еще мельче. Человек неспособен на глаз отличить одну муху от другой того же вида, а метить их - дело не только сложное и трудоемкое, но и бессмысленное, потому что эта процедура является сильным стрессом для животного и неминуемо отразится на его поведении, что исказит результаты всего исследования.

Уникальная комбинация светлых и темных пикселей

Это и побудило испанских ученых взяться за разработку метода, который позволил бы надежно идентифицировать немаркированных лабораторных животных. С этой целью исследователи произвели видеосъемку стайки рыбок, отобрали те кадры, на которых запечатлены отдельные особи, а затем увеличили масштаб изображения до такой степени, что каждая особь предстала в виде отдельных точек-пикселей.

"Представим себе для примера, что у Джорджа три белых точки на голове и три черных на хвосте, - говорит профессор де-Полавьеха. - Невооруженным глазом мы не в состоянии зарегистрировать столь ничтожный индивидуальный признак, но созданная нами компьютерная программа с этой задачей легко справляется. Каждой конкретной особи присуща уникальная комбинация светлых и темных пикселей, которая и является неповторимым отличительным признаком - как отпечаток пальца".

Три тысячи комбинаций пикселей на каждую особь

Помимо высокого разрешения, у такой компьютерной программы есть и еще одно преимущество перед человеческим глазом: если в своем стремлении различить двух сходных особей человек концентрируется, как правило, на каком-то одном признаке, то компьютерная программа регистрирует сразу множество отличительных признаков. Их комбинации образуют некие строго индивидуальные орнаменты, характеризующие каждую из особей. Эти орнаменты позволяют безошибочно распознавать любую особь, сколь бы сложной ни была траектория ее перемещения.

Профессор де-Полавьеха поясняет: "Мы идентифицируем Джорджа не по одной-единственной комбинации пикселей, а по множеству таких комбинаций, отвечающих тому или иному его положению: Джордж сбоку, Джордж спереди, Джордж сзади, сверху, снизу, изогнувшийся Джордж, вытянувшийся Джордж, и так далее. Индивидуальный орнамент, присущий Джорджу, включает все эти варианты, а потому легко выявляется, как бы Джордж ни вертелся".

Для безошибочной идентификации каждой особи профессор де-Полавьеха и возглавляемая им группа ученых использовали около трех тысяч комбинаций пикселей.

Джордж в тени - не то же самое, что Джордж на свету

Свою компьютерную программу исследователи испытали на мышах, рыбках, плодовых мухах и муравьях. Во всех случаях она позволила не только надежно отслеживать перемещение каждой особи из множества беспорядочно мельтешащих особей, но и узнавать особь, даже если она на некоторое время исчезала из поля зрения, а затем вновь появлялась.

Хотя результаты работы испанских ученых опубликованы совсем недавно, на них уже обрушилась целая лавина запросов от коллег из разных стран мира. "До сих пор мы разрабатывали нашу программу в расчете на применение ее лишь в лабораторных условиях, - говорит профессор де-Полавьеха. - Это предполагает, например, равномерное освещение исследуемых животных. Нам предстоит еще немало потрудиться, чтобы программу можно было использовать и в полевых условиях - скажем, в джунглях. Ведь там имеет место постоянная игра света и тени, а Джордж в тени - это совсем не то же самое, что Джордж на свету".

Если вы заметили ошибку, выделите необходимый текст и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить об этом редакции.
powered by lun.ua
Loading...

Корреспондент.net в cоцсетях