Volete vedere due mosche che si atteggiano a lottatori di Sumo?

Guardate questo video: 

 

 

Il video è soltanto un frammento di forse migliaia di ore di riprese di mosche che perlopiù ronzano e volano. Non molto eccitante, penserete. Eppure qualcosa di proprio curioso c’è: a segnalare che la lotta fra le mosche è un comportamento comune fra questi animali è stata una macchina e non una persona.

 

La macchina è progettata apposta per riconoscere alcuni comportamenti complessi delle mosche, ed è nata dalla collaborazione di Pietro Perona, un ingegnere che da oltre vent’anni cerca di sviluppare sistemi automatici di riconoscimento visivo, con Michael Dickinson e David Anderson, due neurobiologi che studiano il comportamento delle mosche. Tutti e tre hanno il loro laboratorio al Caltech di Pasadena in California.

 

In pratica la macchina funziona così. Una cinquantina di mosche ronzano su una cosiddetta arena circolare, di circa 30 cm di diametro. Sopra l’arena si trovano una serie di lampade alogene, per illuminare il campo, e una telecamera che trasmette a un computer le immagini filmate delle mosche. Sul computer gira Ctrax (l’acronimo sta per «Caltech multiple walking fly tracker»), un programma open source, utilizzabile liberamente e gratuitamente.

 

Le istruzioni con cui funziona Ctrax sono state compilate in base ai comportamenti più interessanti, che Dickinson e Anderson hanno selezionato osservando una lunga serie di riprese di mosche (il compito tedioso di cui vi dicevo). Una volta individuato il comportamento da seguire, il programma fa la parte allo stesso tempo più noiosa e importante: genera descrizioni quantitative di ogni comportamento, per ogni singola mosca. Il tutto con una precisione, una velocità e una quantità di dati di gran lunga superiori rispetto a ciò che potrebbe fare un essere umano. Le descrizioni che Ctrax genera sono chiamate etogrammi e permettono ai ricercatori di scoprire e quantificare differenze sottili, per esempio nell’aggressività o nel corteggiamento, fra diverse popolazioni di mosche.

 

Provate a pensare quante immagini o video avete ripreso con la vostra macchina fotografica digitale, rispetto a quante ne facevate prima di possedere un apparecchio del genere. La nostra capacità di collezionare immagini è oggi di gran lunga superiore al nostro potere di classificazione e di analisi di tali immagini. Infatti, a differenza dei testi scritti, foto e video non sono ancora abbastanza leggibili da programmi come i motori di ricerca. Immaginate se un giorno una macchina potesse dirci che cosa si vede in un filmato, chi è ripreso e per quali azioni. Avremmo ottenuto Visipedia, il sogno di Pietro Perona, che spera di sviluppare sistemi in grado di analizzare i comportamenti umani in maniera analoga a quelli delle mosche. Un utopia per il livello di complessità delle nostre azioni? Forse, ma tentar non nuoce.

 

Se volete farvi un’idea dei problemi che affronta chi studia il riconoscimento visivo computazionale, guardate questa lezione introduttiva di Perona, un po’ lunga ma interessantissima (in inglese senza sottotitoli, ma si capisce benissimo: parla lentamente, con un residuo di accento italiano che lo rende molto comprensibile).

 

Gran parte delle informazioni di questo post sono tratte da Flies on film, il reportage di Lizzie Buchen pubblicato su Nature il 3 dicembre 2009 e da Automated monitoring and analysis of social behavior in Drosophila, di Heiko Dankert et al., pubblicato su Nature Methods l’8 marzo 2009. L’immagine con la mosca a cavallo, in alto, è dell’artista Flychelangelo.