Con uno sviluppo rivoluzionario, il professore associato Eiman Azim e il suo gruppo di ricerca hanno presentato GlowTrack, un rivoluzionario metodo di tracciamento del movimento non invasivo che utilizza marcatori fluorescenti per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale. Questa tecnica all'avanguardia, presentata in una recente pubblicazione su Nature Communications il 26 settembre 2023, promette di trasformare il modo in cui comprendiamo e analizziamo il movimento, con applicazioni che abbracciano vari campi, tra cui biologia, robotica, medicina e oltre.
L’importanza del monitoraggio del movimento risiede nella sua capacità di offrire una finestra unica sugli intricati meccanismi del cervello mentre controlla il corpo. Nel corso degli anni, la ricerca per catturare e quantificare con precisione il movimento si è evoluta dalle osservazioni manuali con appunti e penna a sofisticati metodi basati sull’intelligenza artificiale. Tuttavia, persiste una sfida significativa: il processo laborioso e dispendioso in termini di tempo di addestramento di questi modelli di intelligenza artificiale attraverso l’annotazione manuale delle parti del corpo, che spesso richiede centinaia o migliaia di annotazioni.
Applicazioni in diversi campi
GlowTrack, frutto dell'ingegno del team del professor Eiman Azim, affronta queste sfide frontalmente. Introduce un approccio non invasivo che utilizza marcatori coloranti fluorescenti per semplificare e migliorare il tracciamento del movimento. Il vantaggio principale di GlowTrack è la sua versatilità ed efficienza, in grado di tracciare una singola cifra sulla zampa di un topo o centinaia di punti di riferimento su una mano umana con notevole precisione.
Il professor Azim sottolinea l’impatto rivoluzionario di GlowTrack, affermando: “Il nostro approccio rende questi strumenti più versatili, migliorando il modo in cui catturiamo i diversi movimenti in laboratorio. Una migliore quantificazione del movimento ci fornisce una visione migliore di come il cervello controlla il comportamento e potrebbe aiutare nello studio dei disturbi del movimento come la sclerosi laterale amiotrofica (SLA) e il morbo di Parkinson”.
I metodi esistenti per tracciare i movimenti degli animali o degli esseri umani spesso si basano sull’annotazione manuale, che richiede molto tempo, è soggetta a errori umani e limitata nella sua applicabilità a specifici ambienti di test. Questi metodi mancano di adattabilità, poiché i modelli di intelligenza artificiale sono vincolati dall’ambito ristretto dei dati di addestramento. Qualsiasi cambiamento nell'illuminazione, nell'orientamento, nell'angolazione della telecamera o in altre variabili può rendere il modello inefficace nel riconoscere le parti del corpo tracciate.
Integrazione perfetta con strumenti di tracciamento e analisi 3D
Per superare queste limitazioni, i ricercatori si sono rivolti a marcatori coloranti fluorescenti, consentendo la creazione di dati visivamente diversificati rapidamente e senza la necessità di annotazioni umane. Questi dati, ricchi di diversità, possono essere perfettamente integrati nei modelli di intelligenza artificiale. Di conseguenza, questi modelli diventano in grado di tracciare i movimenti in un’ampia gamma di ambienti e di raggiungere risoluzioni che in precedenza erano difficili con la sola annotazione manuale.
L'introduzione di GlowTrack inaugura una nuova era di analisi dei dati di movimento. Consente un facile confronto dei dati di movimento tra diversi studi, poiché più laboratori possono utilizzare gli stessi modelli per monitorare il movimento del corpo in varie condizioni. Ciò favorisce una maggiore collaborazione, coerenza e riproducibilità negli esperimenti scientifici, tutti elementi essenziali nel perseguimento della scoperta scientifica.
Daniel Butler, il primo autore dello studio e analista bioinformatico del Salk, ha paragonato i marcatori fluorescenti all’“inchiostro invisibile su una banconota da un dollaro”, sottolineando la loro capacità di generare rapidamente enormi quantità di dati di addestramento.
Guardando al futuro, il gruppo di ricerca è entusiasta di supportare diverse applicazioni di GlowTrack. Immaginano di combinare le sue capacità con altri strumenti di tracciamento tridimensionale e approcci analitici avanzati per svelare modelli nascosti all’interno di vasti set di dati sui movimenti.
Il professor Azim prevede un futuro luminoso per GlowTrack, affermando: “Il nostro approccio può avvantaggiare una serie di campi che necessitano di strumenti più sensibili, affidabili e completi per catturare e quantificare il movimento. Sono ansioso di vedere come altri scienziati e non scienziati adotteranno questi metodi e quali applicazioni uniche e impreviste potrebbero sorgere”.
In sostanza, GlowTrack è pronto a rivoluzionare il tracciamento del movimento, aprendo le porte a una moltitudine di scoperte e applicazioni scientifiche in vari settori.