Animali Spaziali Sotto la Lente AI: Vi Racconto il Nuovo Dataset dalla Stazione Cinese!

Ciao a tutti, appassionati di scienza e avventure spaziali! Oggi voglio parlarvi di qualcosa di veramente affascinante che sta succedendo lassù, sulla Stazione Spaziale Cinese (CSS). Immaginatevi piccoli organismi, come vermi, moscerini della frutta e pesciolini zebra, che fluttuano in microgravità, mentre noi da Terra (e gli astronauti a bordo) cerchiamo di capire come se la cavano. Non è fantascienza, è scienza pura, e sta diventando sempre più “intelligente” grazie all’intelligenza artificiale!

Perché studiare bestiole nello spazio?

Vi chiederete: ma perché mandare animaletti nello spazio? Beh, la Stazione Spaziale Cinese è un laboratorio incredibile, un ambiente unico con microgravità costante, radiazioni elevate e un campo ipomagnetico. Studiare come reagiscono gli organismi viventi a queste condizioni estreme ci aiuta a capire i meccanismi fondamentali della vita e, cosa non da poco, a prepararci per futuri viaggi spaziali di lunga durata. Pensateci, se un giorno vorremo andare su Marte, dovremo sapere come il nostro corpo (e quello di altri esseri viventi) si adatterà!

Per questi studi si usano spesso i cosiddetti “organismi modello”: piccoli, con cicli vitali brevi, super adattabili e con un patrimonio genetico simile al nostro. Parliamo di Caenorhabditis elegans (un tipo di verme nematode), Drosophila (il moscerino della frutta) e lo zebrafish (un piccolo pesce). Sulla CSS, ci sono esperimenti in corso proprio con loro, generando una marea di immagini e video.

La sfida: capire cosa fanno lassù

Ok, abbiamo le immagini. E ora? Capire cosa fanno questi animaletti, come si muovono, come interagiscono, specialmente in un ambiente così diverso dalla Terra, è una vera sfida. Qui entra in gioco l’analisi del comportamento “senza contatto”, cioè studiarli attraverso le immagini, senza disturbarli. E per farlo bene, servono tecniche sofisticate come la stima della posa (capire come sono messi, le loro posture) e il tracciamento (seguire i loro movimenti nel tempo).

Con queste tecniche, possiamo estrarre un sacco di informazioni: traiettorie, velocità, direzione, angoli, accelerazione, livello di attività, frequenza di oscillazione… insomma, tutto ciò che serve per identificare comportamenti anomali o scoprire pattern nuovi, magari specifici dell’ambiente spaziale. Esistono già strumenti basati sul deep learning, come DeepLabCut, che funzionano bene sulla Terra. Ma nello spazio è un’altra storia! Le immagini possono essere poco chiare, piene di disturbi, con occlusioni (animali che si coprono a vicenda), cambi di luce, e l’effetto “mosso”. In più, per ottimizzare gli esperimenti, spesso si mettono tanti animali in spazi piccoli, il che complica ulteriormente le cose. E non dimentichiamo che i loro movimenti in microgravità sono diversi da quelli a cui siamo abituati.

Ecco la novità: lo SpaceAnimal Dataset!

Fino ad ora, uno dei grossi problemi era la mancanza di dati pubblici di alta qualità, con annotazioni precise, per addestrare e valutare questi sistemi di intelligenza artificiale in contesti spaziali. Ed è qui che arriva la notizia bomba che voglio darvi: è stato rilasciato lo SpaceAnimal Dataset! Si tratta del primo dataset multi-task, validato da esperti, per l’analisi del comportamento di più animali in scenari complessi, specificamente pensato per gli esperimenti sulla Stazione Spaziale Cinese.

Questo dataset è una vera miniera d’oro. Include dati per i nostri tre amici:

• C. elegans: circa 7.000 immagini con box di rilevamento, 5 punti chiave per la posa e ID per il tracciamento, per un totale di oltre 15.000 istanze di vermi.
• Zebrafish: 560 immagini con box, 10 punti chiave e ID, coprendo circa 2.200 istanze di pesci.
• Drosophila: oltre 410 immagini con box, ben 26 punti chiave (perché i moscerini sono più complessi da tracciare nei dettagli!) e ID, per quasi 4.400 istanze di moscerini.

Tutte le annotazioni sono state fatte meticolosamente da esperti e validate da biologi. L’obiettivo? Dare una bella spinta all’innovazione tecnologica basata sull’AI in questo campo e, speriamo, aiutarci a scoprire nuovi schemi comportamentali negli animali spaziali.

Da dove arrivano i dati?

Questi dati non sono campati per aria! Provengono direttamente dagli esperimenti condotti nel modulo laboratorio Wentian della CSS. Per i C. elegans, si tratta di video da osservazioni microscopiche. Per gli zebrafish, da esperimenti che simulano le condizioni di coltivazione spaziale in un ecosistema acquatico chiuso. E per le Drosophila, da esperimenti che simulano le loro condizioni di coltura nello spazio, con tanto di variazioni di cibo che cambiano lo sfondo delle immagini!

La selezione dei video per il dataset è stata super accurata: si è cercato di includere scene diverse, con variabilità nelle condizioni (durata della coltura, illuminazione giorno/notte, stadi di sviluppo degli animali, condizioni del cibo), vitalità differenti degli animali e una grande varietà di posture e distribuzioni, sia individuali che di gruppo. Pensate alle forme a S, L, I, O dei C. elegans, alle diverse angolazioni degli zebrafish o alle posture dei moscerini visti di lato o dall’alto mentre camminano, volano o si corteggiano. Insomma, un sacco di materiale per far lavorare gli algoritmi!

Come è strutturato questo tesoro?

Il dataset è disponibile su Zenodo (trovate il link alla fine!) ed è organizzato in modo molto chiaro. Ci sono cartelle principali per “C. elegans”, “Zebrafish” e “Drosophila”. Dentro ognuna, trovate le immagini (“data”) e le annotazioni (“annotations”) in formato JSON. Questi file JSON contengono tutte le info: ID dell’immagine, dimensioni, nome del file, e poi le annotazioni vere e proprie con il numero di punti chiave, le coordinate X,Y dei punti chiave e la loro visibilità (non etichettato, etichettato ma non visibile, etichettato e visibile). Ci sono anche i box di delimitazione (le coordinate del rettangolo che contiene l’animale) e l’ID dell’animale, fondamentale per il tracciamento. Per i più tecnici, le categorie definiscono anche lo “scheletro”, cioè come i punti chiave sono connessi tra loro.

Una cosa importantissima: per garantire la qualità, ogni annotazione è stata fatta da un esperto e poi verificata incrociatamente da altri due super-esperti. Per alcune immagini, hanno fatto etichettare da più persone per calcolare la deviazione standard (i valori sigma), che serve per valutare gli algoritmi in modo ancora più preciso.

Mettiamo alla prova gli algoritmi!

Avere un dataset è fantastico, ma bisogna anche vedere come se la cavano gli attuali modelli di intelligenza artificiale. I ricercatori hanno preso alcuni dei modelli di stima della posa più all’avanguardia degli ultimi cinque anni (come HRNet, VITPose, AE, DEKR, CID) e li hanno “allenati” su questo nuovo dataset. Hanno usato approcci “top-down” (prima rilevano l’animale, poi stimano la posa) e “bottom-up” (prima rilevano i punti chiave, poi li raggruppano per formare l’animale).

I risultati? Beh, il modello chiamato VITPose sembra cavarsela particolarmente bene sui dataset di C. elegans e Drosophila, e in generale anche su quello degli zebrafish. Questo perché VITPose usa un’architettura Transformer con meccanismi di auto-attenzione che gli permettono di “capire” l’intera immagine e gestire posture complesse, oltre a un modulo di fusione multi-scala per catturare informazioni a diverse risoluzioni. Non male, eh?

Poi, hanno testato anche algoritmi di tracciamento come ByteTrack e OC-SORT, usando le stime della posa dei modelli precedenti. Anche qui, i risultati variano a seconda del dataset e della combinazione algoritmo di posa/algoritmo di tracciamento. Ad esempio, VITPose_OC-SORT è andato alla grande con i C. elegans, mentre VITPose_ByteTrack ha brillato con gli zebrafish. Questo ci dice che c’è ancora tanto spazio per migliorare e che metodi diversi possono essere più o meno adatti a seconda delle specificità dei dati.

Cosa ci aspetta?

Le visualizzazioni dei risultati mostrano che i modelli attuali funzionano abbastanza bene quando c’è un singolo animale o pochi individui ben distinti. Ma quando la situazione si complica – occlusioni gravi, animali che si sovrappongono, si aggrovigliano, immagini mosse – le performance calano. E per un’analisi comportamentale veramente dettagliata in scenari spaziali complessi, serve una precisione altissima.

Quindi, il lavoro futuro si concentrerà proprio su questo: sviluppare modelli algoritmici ancora più potenti per affrontare queste sfide. L’obiettivo è arrivare a una stima della posa e a un tracciamento continui e super precisi, anche quando gli oggetti sono simili, si coprono o l’immagine non è perfetta. Questo SpaceAnimal Dataset è il trampolino di lancio perfetto per questa nuova frontiera della ricerca!

Insomma, ragazzi, la scienza non si ferma mai e l’esplorazione spaziale, unita all’intelligenza artificiale, ci sta aprendo porte su mondi (e comportamenti) che prima potevamo solo immaginare. Non è entusiasmante?

Fonte: Springer