Inteligența artificială detectează automat momentul în care peștii își ating limita termică
O echipă de cercetători a dezvoltat un sistem bazat pe inteligență artificială care detectează automat și obiectiv momentul în care peștii pierd echilibrul din cauza stresului termic. Sistemul combină DeepLabCut, o tehnologie de învățare profundă care captează postura animalelor din înregistrări video, cu ResNet34, o tehnologie de clasificare a imaginilor bazată pe inteligență artificială. Cercetătorii estimează că acest sistem va ajuta la prezicerea efectelor schimbărilor climatice asupra peștilor.
Cercetarea a fost condusă de Tomoya Nakayama, lector special invitat, și de Yoshiya Matsuo, pe atunci student la masterat, de la Institutul de Bio-Molecule Transformatice (WPI-ITbM) al Universității Nagoya, în colaborare cu profesorul asociat Tatsuto Hasegawa și cu Takuya Kato, pe atunci student la masterat, de la Universitatea Fukui. Rezultatele au fost publicate în revista Scientific Reports pe 10 septembrie 2026.
Schimbările de temperatură a apei asociate cu schimbările climatice amenință peștii și alte specii care trăiesc în medii acvatice. Deoarece peștii sunt animale ectoterme care nu își pot regla singure temperatura corpului, modificările temperaturii apei din jur le afectează direct diverse funcții ale organismului. Prin urmare, evaluarea precisă a toleranței termice a peștilor este esențială pentru a le prezice răspunsul la schimbările climatice.
Metoda convențională de investigare a toleranței termice presupune modificarea treptată a temperaturii apei în timp ce se înregistrează video și identificarea momentului în care peștele nu își mai poate menține echilibrul, considerat indicator al pierderii echilibrului. Până în prezent, cercetătorii examinau vizual înregistrările pentru a determina acest moment. Subiectivitatea inerentă putea duce la variații ale rezultatelor și necesita timp și efort considerabile pentru examinarea unor populații mari.
Urmărirea posturii pentru detectarea colapsului
Echipa de cercetare a dezvoltat mai întâi o tehnologie care filmează peștii individual în compartimente separate și identifică automat fiecare pește din compartimentul său. Apoi au folosit DeepLabCut pentru a urmări automat mișcările în șapte puncte ale corpului peștelui: vârful botului, înotătoarele stânga și dreapta, centrul corpului, porțiunile anterioară și posterioară ale corpului și coada. Combinând informațiile despre aceste mișcări cu datele video, un model de inteligență artificială determină starea peștelui și detectează automat momentul în care acesta ajunge la pierderea echilibrului.
Pe un eșantion de 50 de indivizi, acuratețea determinărilor bazate pe inteligența artificială a fost aproximativ echivalentă cu variația determinărilor făcute de cercetători cu experiență, ceea ce confirmă fiabilitatea sistemului. În plus, sistemul a produs același rezultat la analize repetate ale aceleiași înregistrări video. Astfel, sistemul este potrivit pentru experimente la scară largă cu numeroase înregistrări.
Un tipar al latitudinii cu o excepție
Cercetătorii au investigat apoi toleranța la temperaturi scăzute și ridicate la diferite tulpini de medaka și specii înrudite. Au constatat că toleranța termică a diferit între tulpini și că speciile care trăiesc la latitudini mai mari tind să fie mai tolerante la frig, medaka japoneză (Oryzias latipes) prezentând cea mai mare toleranță la frig.
Totuși, specia înrudită din Taiwan (Oryzias cabaranensis), descrisă recent ca specie nouă în 2025, a încălcat acest tipar, arătând o toleranță la frig mai mare decât s-ar fi așteptat pe baza latitudinii habitatului său. Acest lucru sugerează că alți factori decât latitudinea pot fi implicați în adaptarea la temperatură.
Sistemul demonstrează o metodă fiabilă de automatizare a evaluării toleranței termice a peștilor, cu obiectivitate și reproductibilitate. Cercetătorii se așteaptă ca sistemul să permită comparații la scară mai mare între tulpini și specii. Astfel de cercetări pot contribui la prezicerea modului în care schimbările climatice vor afecta peștii și la conservarea acestora.
