Hasta ahora, los biólogos que estudian el comportamiento animal se han limitado a la observación humana. Pero los científicos en Columbia Uiversity ahora han encontrado un método más fácil. Ellos han desarrollado un algoritmo innovador que se puede usar para estudiar el comportamiento de los animales.

Liderados por Rafael Yuste, un neurocientífico de Columbia y miembro de Instituto de ciencia de datos de Columbia, el equipo diseñó un algoritmo que puede analizar con éxito horas de video de Hydra, un invertebrado minúsculo de agua dulce, y comprende su gama completa de comportamientos.

Al filtrar la información de spam, el algoritmo es capaz de detectar tendencias en el comportamiento del animal.

El estudio completo se publica en la revista ELIFE.

El comportamiento animal ha sido objeto de investigación científica desde los días de Aristóteles, señaló Shuting Han, un estudiante graduado en Columbia y autor principal del estudio. Sin embargo, el proceso de investigación del comportamiento animal es notoriamente minucioso, por lo general consiste en horas de observación escrupulosa y toma de notas.

El nuevo algoritmo proporciona un atajo importante en este tipo de investigación.

"La investigación conductual ha sido tradicionalmente en gran medida descriptiva y se basa en la observación humana", dijo Han. “Estas descripciones cualitativas están limitadas por la naturaleza subjetiva de las anotaciones humanas, el lenguaje que usamos y también requieren mucho tiempo. Por lo tanto, es importante desarrollar métodos cuantitativos y automatizados para el análisis del comportamiento, a fin de comprender sistemáticamente la expresión y la variabilidad del comportamiento de diferentes animales en diferentes condiciones experimentales ".

El Algoritmo

El algoritmo desarrollado por los investigadores es un algoritmo de "bolsa de palabras", un algoritmo popular utilizado a menudo para filtrar el correo electrónico no deseado. Los algoritmos típicos de bolsa de palabras son capaces de clasificar los temas de los documentos e identificar los que potencialmente podrían ser spam.

Los investigadores aplicaron este mismo concepto en su algoritmo, utilizando solo videos en lugar de documentos.

El algoritmo aprende a clasificar diferentes patrones visuales (formas y movimientos) en videos de Hydra y selecciona movimientos repetitivos.

Al hacerlo, el algoritmo identifica los diferentes patrones de comportamiento del animal.

El Estudio

Hydra, un animal primitivo cuyos antepasados ​​aparecieron en la Tierra alrededor de 700 hace millones de años, son organismos simples sin columna vertebral ni cerebro. Sin embargo, tiene un sistema nervioso. Hydra tiene un cuerpo translúcido con cientos de neuronas que coordinan sus movimientos y comportamiento.

"Hydra ... ofrece una oportunidad única para estudiar la evolución de los comportamientos y sus códigos neuronales subyacentes", dijo Han. "Hydra representa uno de los animales más primitivos con un sistema nervioso, y con las modernas técnicas de imagen podemos registrar el patrón completo de actividad neuronal durante sus comportamientos".

Por lo tanto, los investigadores pueden comparar directamente la actividad de las neuronas de Hydra con su actividad conductual, lo que les permite analizar cómo funciona su sistema nervioso.

En un estudio previo, el equipo registró la totalidad de la actividad neuronal del animal y pudo conectar cuatro conjuntos de circuitos neuronales a cuatro patrones de movimiento únicos, ilustrando cómo funciona su sistema nervioso.

El nuevo estudio se expandió en esta investigación previa para incluir no solo cuatro, sino todos sus patrones de comportamiento. El algoritmo fue capaz de detectar comportamientos 10 y comparó seis de esos comportamientos con sus condiciones ambientales.

Los investigadores encontraron que Hydra apenas cambió en diferentes condiciones ambientales, lo que sugiere que puede haber evolucionado una forma de responder automáticamente a su entorno.

"Ya sea que lo alimentaste o no, encendiste o apagaste la luz, hizo lo mismo una y otra vez como un conejito Energizer", dijo Yuste en un comunicado.

Aplicaciones al Mundo Real

Si bien los estudios anteriores han utilizado algoritmos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento de los animales, como las moscas de la fruta y los gusanos, este estudio representa la primera descripción sistemática del comportamiento de un animal, señaló Yuste en un comunicado.

Por lo tanto, el estudio representa un paso importante para los científicos interesados ​​en el comportamiento animal. Su trabajo podría proporcionar un modelo para estudios futuros que analicen el comportamiento de animales más complejos.

"Aunque utilizamos nuestro enfoque para construir el mapa de comportamiento completo de Hydra, nuestro método también proporciona un marco general para el reconocimiento del comportamiento de animales deformables, y es potencialmente aplicable a todas las especies animales", dijo Han. "De hecho, combinado con el mapa completo de actividad neural de un animal, nuestro estudio abre la posibilidad de decodificar el código neural para todos los comportamientos en un animal, y podría permitir posibles avances en neurociencia, biología evolutiva, inteligencia artificial y aprendizaje automático".

Los investigadores creen que la información que recopilaron de Hydra también podría ser utilizada en otros campos.

El conocimiento de los sistemas nerviosos de animales como Hydra podría ser utilizado en el diseño de tecnologías de inspiración biológica.

Los ingenieros pueden usar esta información para diseñar mecanismos de estabilidad y control en barcos y aviones.

En el futuro, los investigadores continuarán analizando los patrones de comportamiento de Hydra, así como su actividad neuronal y muscular.

"Con esto, esperamos comprender completamente cada componente de los comportamientos de los animales y aplicar el conocimiento de Hydra en las aplicaciones del mundo moderno", dijo Han.