O SuperAnimal, um modelo inovador de aprendizado profundo, está transformando o estudo do comportamento animal. Desenvolvida pela equipe da École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) sob a liderança do Dr. Mackenzie Mathis, essa tecnologia revolucionária foi projetada para detectar movimentos animais em diversas espécies e ambientes com precisão sem precedentes.

Entender o comportamento animal é essencial por várias razões. Isso inclui interações com outros animais, o ambiente e diferentes organismos, além de atividades como forrageamento, acasalamento, criação de filhos, interações sociais e comunicação. Esses comportamentos, influenciados por fatores genéticos e ambientais, fornecem insights valiosos sobre a saúde e o bem-estar animal, bem como sobre seus papéis ecológicos. Consequentemente, esses estudos permitem esforços de conservação e práticas de cuidado animal mais eficazes.

Além disso, estudar o comportamento animal pode melhorar as interações entre humanos e animais e promover ecossistemas sustentáveis, contribuindo, em última análise, para o bem-estar de ambos.

Os animais não conseguem comunicar verbalmente seus sentimentos, mas seus movimentos podem contar uma história detalhada. O SuperAnimal utiliza IA para analisar esses movimentos em uma ampla gama de espécies, incluindo vacas, cães, gatos e camundongos, eliminando assim o viés do observador e aumentando a precisão da análise comportamental.

A equipe do Dr. Mathis introduziu esta ferramenta de código aberto para análise de postura em fenotipagem comportamental, conforme detalhado em um artigo recente da Nature Communications. O SuperAnimal não requer anotações humanas para rastrear movimentos de animais, identificando automaticamente pontos-chave (articulações) em mais de 45 espécies.

O SuperAnimal se baseia no sucesso de uma técnica anterior de estimativa de pose conhecida como DeepLabCut. Ele compila um grande conjunto de anotações de vários bancos de dados, treinando o modelo para aprender uma linguagem harmonizada por meio de um processo chamado pré-treinamento do modelo de base. Essa padronização torna a rotulagem de 10 a 100 vezes mais eficiente do que as ferramentas atuais.

Os usuários podem implantar o modelo base ou personalizá-lo ainda mais com seus dados, aumentando sua versatilidade e aplicabilidade em diferentes campos.

O SuperAnimal tem amplas aplicações, desde medicina veterinária e conservação até neurociência e análise de desempenho atlético em animais. Versões futuras visam incluir pássaros, peixes e insetos, e integrar interfaces de linguagem natural para criar ferramentas mais acessíveis.

Por exemplo, a equipe desenvolveu recentemente o AmadeusGPT, que permite consultas de dados de vídeo por meio de texto escrito ou falado, expandindo os recursos da IA em análises comportamentais complexas.

O potencial do SuperAnimal é vasto. Na medicina veterinária, ele pode monitorar a saúde animal e detectar sinais precoces de doenças. Conservacionistas podem estudar o comportamento de espécies ameaçadas para desenvolver melhores estratégias de proteção. Neurocientistas podem analisar modelos animais para entender funções e comportamentos cerebrais. Na agricultura, fazendeiros podem monitorar o gado para melhorar o bem-estar e a produtividade. Além disso, cientistas esportivos podem analisar o desempenho atlético em animais para desenvolver melhores métodos de treinamento, e pesquisadores biomédicos podem aumentar a precisão de experimentos com animais de laboratório.

Em resumo, a integração da IA em estudos comportamentais marca um avanço significativo. O SuperAnimal elimina os vieses e inconsistências dos métodos tradicionais ao fornecer análises objetivas e automatizadas dos movimentos dos animais. Essa capacidade é especialmente valiosa em estudos de larga escala, onde o rastreamento manual é impraticável. Com supervisão cuidadosa, o SuperAnimal promete inaugurar uma nova era de pesquisa animal ética e eficaz, beneficiando diversos campos científicos e médicos.