一个使用人工智能跟踪动物运动的新系统已经为广泛的研究做好了准备，从探索影响行为的新药到生态研究。上面视频中显示的方法可以用于实验动物，如果蝇和小鼠，以及大型动物。

这项技术是由神经科学教授马拉穆尔西开发的。刘易斯西格勒研究所物理学和综合基因组学教授约书亚谢维茨；塔尔莫佩雷拉，神经科学研究生；接下来是2018届本科生迭戈阿尔达隆多(Diego Aldarondo)，他可以在数百万个视频帧中准确检测出身体每个部位(腿、头、鼻子等点)的位置。

首先，一名人类实验者录制了一段动物运动的视频。接下来，实验者指示系统的软件识别一些图像来定义身体部位的位置。然后，系统使用数据集来训练神经网络，以计算点在后续帧中的位置。佩雷拉最近扩展了这种方法，不仅可以处理单个动物的视频，还可以处理多个互动动物的镜头，从而随着时间的推移追踪动物的身份。

这项技术在11月举行的普林斯顿创新(CPI)年度庆祝活动中得到了体现，该活动专注于发现和创造具有广泛社会影响潜力的教师和学生研究人员的工作。这次聚会吸引了大学之外更广泛的创业生态系统的成员，如风险投资圈、行业成员以及州和地方政府的代表，他们前来了解大学的最新发现，并会见了普林斯顿大学创新计划的教职员工。

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