Automatisierte Analyse des Tierverhaltens
Für Verhaltensstudien mit Tieren müssen Wissenschaftler:innen oft grosse Mengen von Videoaufzeichnungen analysieren. Klassischerweise sichten sie dabei Aufnahmen mit einer Gesamtdauer von vielen Wochen und Monaten und führen über das beobachtete Verhalten Protokoll. Forschende an der ETH Zürich und der Universität Zürich haben die Analyse solcher Aufzeichnungen nun automatisiert. Ein von ihnen entwickelter Bildanalyse-Algorithmus nutzt computerbasiertes Sehen und maschinelles Lernen. Der Algorithmus kann individuelle Tiere unterscheiden sowie Verhaltensweisen erkennen, die zum Beispiel auf Neugierde, Angst oder auf harmonische Interaktionen mit Artgenossen hindeuten.
Videoaufnahmen von Tieren – auch äusserst umfangreiche – können damit quasi auf Knopfdruck automatisch ausgewertet werden. Ein weiterer Vorteil ist die Reproduzierbarkeit: Wenn unterschiedliche Forschungsgruppen ihre Videodaten mit demselben Algorithmus auswerten, sind ihre Arbeiten besser vergleichbar, weil immer die gleichen Massstäbe angelegt werden. Ausserdem ist der neue Algorithmus so empfindlich, dass auch subtile Verhaltensänderungen erkannt werden, die sich nur sehr langsam und über eine lange Zeitspanne entwickeln. «Für das menschliche Auge hingegen sind solche Veränderungen oft schwierig zu erkennen», sagt Markus Marks. Er ist Postdoc in der Gruppe von Mehmet Fatih Yanik, Professor für Neurotechnologie, und Erstautor der Forschungsarbeit.
