Il y a quatre ans, avant de rejoindre le CCU, de Polavieja a publié la première version du logiciel en Méthodes naturelles , qui ne reposait pas sur l'intelligence artificielle. Les résultats ont été beaucoup plus modestes. "Nous pouvions suivre 10 animaux à l'époque, " il dit.

De Polavieja et ses co-auteurs, Francisco Romero-Ferrero, Mattia Bergomi, Robert Hinz et Francisco Heras, ont maintenant testé la nouvelle version de l'IA avec des groupes allant jusqu'à 100 poissons zèbres. "Nous n'avons pas testé plus de 100 car notre réservoir n'est pas assez grand pour cela." Néanmoins, utiliser une autre approche pour enregistrer les images, ils ont montré que le logiciel peut identifier jusqu'à 150 poissons individuels avec très peu de perte de précision. « Je ne pensais pas que nous pouvions atteindre ces chiffres ; c'était une surprise, " note de Polavieja. "Je pensais qu'il n'y aurait pas assez d'informations dans les images."

L'apprentissage en profondeur

Idtracker.ai est composé de deux réseaux de neurones dits d'apprentissage profond et de quelques algorithmes plus conventionnels. Un réseau de neurones d'apprentissage en profondeur est une simulation informatique de réseaux réels de neurones dans le cerveau qui sont capables d'apprendre par expérience.

En utilisant les images vidéo du poisson zèbre dans le réservoir, le premier réseau de la chaîne est entraîné à dire si chaque goutte visible dans les images correspond à un seul animal ou à plusieurs.

Avec cette sortie, le deuxième réseau de neurones est ensuite entraîné à attribuer un nom (ou un numéro) à chaque blob qui ne contient qu'un seul poisson, en d'autres termes, pour identifier chaque poisson. La reconnaissance est basée sur les caractéristiques uniques de chaque poisson zèbre. "Les gens pensent que les poissons zèbres sont tous pareils, mais cela prouve qu'ils le sont, En réalité, tous différents les uns des autres, " note de Polavieja.

Dernièrement, le programme applique deux algorithmes conventionnels. « L'un est d'avoir une certaine certitude sur les quelques individus dont l'identité est encore quelque peu incertaine, " dit de Polavieja. " Et l'autre détermine quel animal est lequel lorsque leurs chemins se croisent, c'est-à-dire lorsque leurs trajectoires apparaissent superposées à la vidéo.

Les résultats parlent d'eux-mêmes :il faut environ une heure à idtracker.ai pour identifier chacun des 100 poissons-zèbres de la vidéo à tout moment avec une précision de près de 100 %. « Si vous montrez au réseau une partie aléatoire de la vidéo qu'il n'a jamais vue auparavant et que vous lui demandez : « qui est-ce ? », le réseau attribuera correctement le bon nom (ou numéro) à ce poisson 99,997% du temps, " dit de Polavieja. Et si vous lui demandez où George, ou Tom, ou tout autre poisson zèbre est à un moment donné, il le trouvera dans la foule presque sans l'ombre d'un doute.

L'équipe a également testé le logiciel avec des mouches des fruits, poisson medaka (poisson de riz japonais), fourmis et souris. ça marche aussi, mais avec un plus petit nombre d'individus. Les poissons zèbres sont les meilleurs pour ces études, dit de Polavieja. "Les souris sont plus difficiles car elles ont tendance à se regrouper et à se déformer."

"C'est la première fois que des données d'une telle qualité sont obtenues pour 100 poissons, " dit de Polavieja. L'équipe a maintenant utilisé idtracker.ai, qui est disponible gratuitement, pour extraire un ensemble de règles qui expliquent le comportement du poisson zèbre en groupe. Ils décrivent leurs résultats dans un autre article, qu'ils ont publié sur bioarxiv.org et soumis pour publication dans une revue scientifique.

Quant aux applications possibles, ce logiciel pourrait permettre de suivre des personnes, ou pour identifier une personne donnée dans une foule sur la base d'informations sur son apparence physique. « Il y a maintenant toute une industrie pour ce type de logiciel, " dit de Polavieja. " Les gens appliquent ces techniques [IA] pour développer d'autres outils de suivi similaires. Mais avant de prouver que nous pouvions le faire chez les animaux, il était difficile de croire que c'était même à distance possible."