Category: животные

Category was added automatically. Read all entries about "животные".

Интересная статья про эволюцию (нейро)трансмиттеров животных на "Элементах"

Могли ли нейротрансмиттеры создать нервную систему в качестве эволюционного ответа на повреждение?

Сейчас о нейротрансмиттерах слышал каждый, кто хоть немного интересовался строением и работой человеческого организма. Удивительно, но всего несколько десятилетий назад эти вещества не слишком охотно обсуждали даже в научной среде: многие ученые полагали, что нейротрансмиттеры — всего лишь посредники, вспомогательные элементы в клеточных цепях передачи электрических сигналов, действующие только в специально отведенных местах — химических синапсах. Картина начала меняться в середине XX века, во многом благодаря исследованиям отечественных ученых: копились аргументы в пользу того, что спектр функций нейротрансмиттеров в живой природе гораздо шире (например, они были найдены у животных, не обладающих нервной системой). В 2020-х годах данных о трансмиттерах хватает, чтобы предположить: это они способствовали объединению клеток в системы управления, которые могут обеспечить животному сложное поведение даже в отсутствие каких-либо синапсов. Нейроны возникли, притом не менее трех раз, уже после появления таких систем, предположительно в качестве эволюционного ответа на повреждение организма. Не они создали нервные системы, а трансмиттеры.

https://elementy.ru/novosti_nauki/433837/Mogli_li_neyrotransmittery_sozdat_nervnuyu_sistemu_v_kachestve_evolyutsionnogo_otveta_na_povrezhdenie

Reference:
L. L. Moroz, D. Y. Romanova, A. B. Kohn. Neural versus alternative integrative systems: molecular insights into origins of neurotransmitters // Philosophical Transactions of the Royal Society B. 2021. DOI: 10.1098/rstb.2019.0762.

важное из комментариев

Учу DeepLabCut - крутой deep learning фреймворк на Python для pose estimation

DeepLabCut (DLC) - это open source проект, использующий deep learning для автоматического видео трекинга человека, животных или даже любых иных объектов (живые клетки, частички, неодушевленные объекты), и не просто трекинга "центр массы объекта" (это сейчас могут многие проги типа пакетов в R), а "умное" распознавания частей тела на каждом фрейме. При чем большой прорыв тут в том, что никаких прикрепленных markers, потенциально изменяющих поведение, не нужно, т.е. это markerless approach.

DLC - это разработка быстро растущего коллектива девелоперов, изначально вокруг такого чувака Alexander Mathis (постдок из Harward University и скоро завлаб в EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne), Швейцария) и его жены Mackenzie W. Mathis, но теперь проект набирает скорость и популярность, подключаются новые разработчики.

Демонстрация возможностей DLC для автоматического определения "скелета" позы множества животных (при этом вы обучаете программу делать определение поз только на некоторых фреймах - модель далее применима на множестве новых видео с разным количеством животных, при несколько разных углах и освещениях)


дрозофила откладывает яйца


Презентация проекта от создателя


На рынке есть некоторые, даже иногда довольно развитые, программные продукты для video tracking, но они с проприетарными и негибкими алгоритмами, часто заточенными на pre-clinical trials и популярных модели типа крысы/мыши. К тому же они неоправданно дорогие (например EthoVision от Noldus начинается от 5000 фунтов и далее по 1,5k за допмодули). Эта платформа бесплатна и чрезвычайно гибкая. Есть GUI, но в целом нужно или очень желательно знать Python. Конечно есть проблемы и документация вызывает вопросы, но в целом всё круто.

Мы планируем использовать DLC для нескольких проектов для оцифровки сложных поведенческих актов у животных (например, сканирующие движения головы у птиц в изменяющемся магнитном поле или расположение разных частей тела у рыб в одиночку или в стае).

Проект с документацией, тьюториалами выложен на Github, а еще есть отдельный информационно-демонстрационный сайт.

Какой дизайн оптимален для создания веб сервиса, визуализирующего данные на карте в браузере?

Я тут для себя и общественности уже некоторое время (где-то разбираясь самостоятельно, где то заказывая куски работы сторонним девелоперам), создаю IoT и веб сервис, который будет показывать траектории перемещения в природе животных с трекерами. В посте речь не о трекерах и их технологиях (это отдельный пост, тоже интересный), а о разработке back-end инфраструктуры, учитывая новый Закон о защите данных (GDPR).

По мере того, как трекеры посылают от животных данные по локациям, каждый пользователь будет накапливать свою собственную MySQL базу данных (по сути таблицу, где каждая строчка содержит номер девайса, дата/время локации, широта/долгота). Допустим каждая таблица будет иметь свой уникальный token (не уверен, что это нужно, но допустим).

В конечном итоге пользователь должен иметь возможность сделать следующее:

1) зарегистрироваться (понятно, что единожды), верифицировав почту
2) залогиниться и после этого
3) в его браузер закачается GUI, прототип которого написан (см ниже, сейчас написано на Spring Boots framework - вроде Java кроссплатформенная технология). GUI будет показывать на странице браузера пользователя окошко Google Map с траекториями животных, а рядом будут некоторые widgets для простейших манипуляций с визуализированными данными (например, выбор фильтрование трекеров по id и данных по дате).


Как я сейчас back-end дизайн себе представляю (очень смутно).

1) Регистрация на сайте, залогинивание, хранение персональных данных в свете комплаенса с GDPR

Прользователь идет на что-то типа https://my-service.com/registration.php
В идеале я хочу аутсорсить аутентификацию пользователя и хранение персональных данных. Идея в том, чтобы не париться об апдейтах и вообще снять с себя ответственность за утечки. Вроде можно это сделать с помощью сторонних authentification services (далее для краткости AU). Я очень смутно представляю себе как это может работать. Вроде пользователю присваивается token, хрянящийся на моем сервере и соответствующий определенной DB (как это делается автоматически и как об этом токене знает сторонний authentification service я пока не знаю). Пользователь по указанному линку регистрации перенаправляется на AU, где заполняет все формы. Возможно я, как администраток системы, и сообщаю пользователю token ДО регистрации просто по мейлу. После заполнения пользователем форм AU посылаем мейл для верификации мейла. Далее второй мейл об успешной регистрации с credentials.

2) Использование GUI после регистрации
Далее пользователь уже идет на my-service.com/login.php. Снова переправляется на AU, который его залогивает и перенаправляет ко мне на сайте с token в payload HTTP запроса. Мой сайт сравнивает token с имеющимися и, если находиться match, загружает в браузер GUI с доступом к данным именно этого пользователя (написан сейчас на Spring Boots). В браузере закачивается Google Maps и виджетами. Из этого GUI пользователь может доставать данные только из его собственной MySQL DB в режиме read-only (показывать все данные или отфильтрофанные по времени и tracker id).


Как обеспечить такой функционал и задизайнить систему? Может кто поделиться опытом. Спросил на stackoverflow тоже, но может и здесь будет какой feedback. Заранее спасибо.

Радио-трекинг стрекоз (Radio-tracking of dragonflies)

Вернулся с Куршской косы, где мы неделю назад начали (и еще проводим) пилотную работу по изучению миграции насекомых, а именно крупных стрекоз, методом автоматической радио-телеметрии. Две автоматические радиовышки регистрируют перемещение стрекоз вдоль косы в районе ~12 км в режиме 24/7. Гипотеза состоит в том, что весной наблюдаются 1-2 генерации стрекоз, летящих в северном направлении, следуя за green waves. Работа проводится совместно с Marie Curie Fellow Майлсом Менсом (Myles Menz) из Max Plank Institute for Animal Behaviour (теперь они и мигрирующих насекомых изучают). Пока о миграции стрекоз известно очень мало, поэтому в фокусе очень простые вопросы: действительно ли исследуемые виды мигрируют на север, и если да, то какова скорость и timing миграции (время суток)

Картинки для привлечения внимания

Стрекоза с радиотэгов. Тэг весом ~0.29 г при весе стрекоз 0.8-1.0 г прикреплен снизу на вентральную часть торакса, антенна вдоль подвижного брюшка). Вид на картинке, если я не ошибаюсь, Aeschna isoscelens (green eyed hawker). Максимальная дистанция приема beeper радиосигналов (простые пульсы на индивидуальных частотах) порядка 1000 м line of sight, но это всегда многосоставная функция из силы испускаемого сигнала, gain антенны и порога чувствительности приемника



Вышки располагаются на столбах, чтобы антенны "пробивали" максимальную дистанцию над густой растительностью.



Приемники (hardware/software) основаны на системе Motus (link, link). В основе лежит single board computers (у нас это Raspberry Pi 3) + 16-bit USB dongle, оцифровывающий аналоговый сигнал, принимаемый 9-element направленной Яги антенной. Данные автоматически скачивают на сервер по GPRS/LTE, а далее на компьютеры пользователей для анализа и визуализации с помощью custom written R scripts. 

Эксперименты и звери

Под установкой магнитных колец обосновались кролики, вырыв кроличью нору. Не провалиться бы со всей своей наукой в Зазеркалье :) По мере сил борюсь.

Ночью, во время экспериментов, я закрываю яркие лампы на здании, обозначающие аварийные выходы. Свет может влиять на поведение птиц в конусах Эмлена. Лезу на высокую стремянку и наматываю на лампы плотные черные пластиковые мешки для мусора (про себя шучу - "find yourself a job, Dmitry!").

Вчера обнаружил, что на многих лампах спят большие группы ос, и они очень недовольные шорохами и движениями. Чуть не свалился со стремянки.

Помимо ламп, закрываю стеклянные двери, которые тоже пропускают яркий свет. На дверях в теплые южные ночи целый зоопарк из бражников, мух, квакш и пауков всех мастей.

Возвращаясь в здание биостанции, которое расположено у канала, ведущего в озеро Нойзидл Зее, постоянно спотыкаюсь о лебедя. Это мой старый знакомый. Ему чо-то фиговато и он просто переселился жить к станции. Жрет и срет, пардон, как корова, и иногда шипит, но в целом вполне мирный.

Под ногами тут и там снуют кролики. Особенно резвятся на закате. У вольеры постоянно кряхтит сова (ушастая?). Надо головой снуют летучие мыши.

Короче, всюду жизнь! Вспоминаю книжки Даррела :)

Всё что вам нужно знать о прогрессе в области создания газоанализаторов

и о том, насколько они лучше по сравнению с сенсорными системами животных. А сколько было разных популярных статей, особенно с 9/11, на тему "ученые уже на пути создания сверхточных детекторов, которые обеспечат нашу безопасность".

"объема банки было достаточно, чтобы развалить все, и в том числе нанести такие разрушения самолету», — продолжает Поплавский. Датчиков, чтобы определить наличие такого устройства в багаже, по словам Поплавского, в мире пока не существует.

«Само взрывчатое вещество, имеющее определенный запах и другие характеристики, могут определить только собаки.

Газоанализаторы (измерительные приборы, позволяющие бесконтактно определить следы взрывчатых или наркотических веществ на одежде или в вещах пассажира. — «Газета.Ru») — несовершенная попытка повторить механизм работы собачьего носа, — пояснил эксперт.

— Чтобы уловить наличие взрывчатки техникой, надо выполнить массу условий: требуется замкнутое пространство, большая масса взрывчатого вещества и так далее. Так что никого лучше собак для поиска взрывчатки нет. "

Искусственный интеллект еще в одной области стал лучше человека

Оригинал взят у sandegud в Искусственный интеллект еще в одной области стал лучше человека
На этот раз была решена задача, которая считалась AI-complete. То есть мало кто верил, что ее можно было эффективно решать до создания ИИ человеческого уровня.

Задача эта - классификация изображений.
К примеру, тебе дают 100 случайных фотографий кошек и собак. Ты должен правильно определить, на какой из них кошка, а на какой - собака.
Причем показываются фотографии, которые ты никогда прежде не видел.

Так вот, ИИ при выполнении этой задачи ошибается реже чем человек.
ИИ понимает разницу между кошкой и собакой лучше тебя.

Без всякой "квантовой магии" Пенроуза и подобной чепухи.

Collapse )

С каждым годом ИИ становятся всё умнее и умнее:

Процент ошибок, сделанных ИИ, по годам. Красная линия - процент ошибок, которые делает обученный человек при выполнении той же задачи по классификации изображений.

Через несколько десятилетий не останется ни одной интеллектуальной задачи, которую человек решает лучше чем машина.


P.S. Благодарю ailev за наводку.

Паучья верность

В завершение нашего обзора расскажем вам об удивительном пауке рода эренния: зоологи сообщают, что после физической близости с дамой-паучихой этот джентльмен откусывает самому себе гениталии, на деле демонстрируя своей самке и нам, людям, что такое life-long commitment. Чуждые лирике зоологи утверждают, впрочем, что действие это определяется совсем не романтическими резонами: просто шансы, что пауку еще когда-нибудь кто-нибудь даст, ничтожно малы, а гениталии его столь громоздки, что реально мешают заниматься в жизни всякими интересными паучьими делами. Занимается же он после секса тем, что отгоняет от самки других пауков, в то время как его откушенные гениталии затыкают его даме причинное место для пущей надежности.

Можем ли мы сделать из этой истории практические жизненные выводы? Это, наверное, кто как сам для себя решит.

http://snob.ru/selected/entry/87181

Новости псевдонауки и псевдообразования

Первая история

В Севастополе два академических института (Институт биологии южных морей и Морской гидрофизический институт) не смогли из-за разных бюрократических проволочек оформить все бумажки для вхождения под юрисдикцию ФАНО и, соответственно, налаживания выплат зарплат для сотрудников в качестве уже институтов РАН. Но это ладно. Разберутся в этом году. Но эта история выявила чудесный закрытый Институт природно-технических систем (ИПТС) РАН и его директора Мирата Амирханова, которого якобы ФАНО попросила принят формально на работу людей из севастопольских инстутов. Допустим это так. Но сама конторка с 32 сотрудниками замечательна. Занимается она (из официальной справки): проблемами атомной, термоядерной, водородной, космической и нетрадиционной энергетики и разработкой методов, комплексов физических и математических моделей для решений проблем аналитического контроля процессов переработки отработавшего ядерного топлива в режиме реального времени на основе многофакторного анализа явлений. По словам Амирханова, они делаю разработки, ни много ни мало, для ФАПСИ и ФСБ.

Вторая история

Студентов Московского института электроники и математики, который с 2012 г. поглощен ВШЭ, согнали на замечательную лекцию лжеученых Петра Гаряева и Валерия Слесарева. Первый - это знаменитый создатель теории "волновой генетики". По последнему комиссия РАН по лженауке делала отдельное расследование. Речь на лекции шла о новой прорывной теории "аквакоммуникации", "холодной плазмы", самовоспламеняющихся людях и прочей чухне. А еще выступала сотрудница ВШЭ и член РАЕН Людмила Болотова, которая рассказывала про зарядку воды от иконы и о том, что прорывная теория аквакоммуникации позволит создать интеллектуальную систему, которая "по адекватности превосходит суперкомпьютер IBM Watson. И ладно бы это всё была псевдонаучная хрень, так этот Гаряев лезет с внедрениями своих акваидей, настаивая на отказе от классической терапии для тяжело больных муковисцидозом и внедрения своих методик, что уже стало фатальным для одного больного.

Ну и напоследок, диалог студента со Слесаревым:

— Вы на лекции говорили, что животные могут читать мысли людей. Допустим, этого мы проверить не в силах. Но почему это осуществляется с помощью акваполя, а не радиоволн, к примеру?

— Очень просто. У моей мамы была кошка, и когда мама подходила к дому, кошка на 4 этаже знала это и бежала встречать ее у двери.

— Но причем тут акваполя? Может, она просто почуяла запах?

— С четвертого этажа? Что за чушь?

— Но собаки же чуют запах человека на большом расстоянии.

— Правильно! Они это делают с помощью акваполя, вы сами же пришли к этому выводу.

По-вашему собаки носом чувствуют акваполя?

— Нет, они ощущают их всем телом.

— А зачем они тогда, когда идут по следу, прижимают нос к земле?

— Молодой человек, задайте этот вопрос собакам.

Корпорация Зла - для поднятия настроения

Отличная группа во ВК

Вещи, типа

Иногда такое ощущение будто мне дорогу перебежали 13 черных кошек с пустыми ведрами и у них из жопы сыпалась соль.

​забери меня к себе
и нажри меня в говно
я такая атата
я такая ололо


В полночь Золушка превратилась в тыкву, но Принца уже было не остановить.


Collapse )