Naslov
EBEOBsys – sustav za praćenje ponašanja gujavica temeljen na umjetnim neuronskim mrežama
(EBEOBsys – An Artificial Neural Network-based Earthworm Behaviour Monitoring System)

Autori
Đerđ, Tamara ; Hackenberger Kutuzović, Domagoj ; Hackenberger Kutuzović, Davorka ; Hackenberger Kutuzović, Branimir

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, neobjavljeni rad, ostalo

Skup
Ekotoksikologija tla - teorija i primjena

Mjesto i datum
Osijek, Hrvatska, 27.06.2019

Vrsta sudjelovanja
Predavanje

Vrsta recenzije
Podatak o recenziji nije dostupan

Ključne riječi
ponašanje izbjegavanja ; kontinuirano praćenje ; U-net ; automatizacija
(avoidance behaviour ; continuous monitoring ; U-net ; automatization)

Sažetak
Ponašanje izbjegavanja u gujavica predstavlja vrijedan pokazatelj utjecaja okolišnih čimbenika i ksenobiotika na faunu tla u ekološkim i ekotoksikološkim istraživanjima. Prema tome, standardni test izbjegavanja (ISO 17512-1:2008) izvodi se s ciljem utrđivanja ekološki relevantnih djelovanja zagađivala na organizme tla. No, budući da je ponašanje eksperimentalnih organizama varijabilno tijekom vremena, razvoj metoda koji bi omogućili kontinuirano praćenje organizama izravno u tlu je od velike važnosti. U ovom istraživanju prikazan je novi pristup u kontinuiranom praćenju ponašanja gujavica izravno u tlu. Predloženi sustav sastoji se od jednostavnih i niskobudžetnih hardverskih komponenti: 2D terarija koji se često koristi u istraživanjima ponašanja te kamere koje omogućuju istovremeno snimanje obje strane terarija. Automatizacija otkrivanja i kvantifikacije ponašanja izbjegavanja postignuta je korištenjem duboke konvolucijske neuronske mreže koja precizno određuje položaj gujavica na temelju slika načinjenih u isto vrijeme na obje strane terarija tijekom čitavog trajanja izlaganja. Performanse sustava testirane su u sklopu modificiranog testa izbjegavanja koji se izvodio u staklenom terariju ispunjenim nezagađenim umjetnim tlom u jednoj polovici te umjetnim tlom u koji je dodan H3BO3, standardno zagađivalo za testove izbjegavanja, u drugoj polovici. Parovi slika koji prikazuju dvije strane i predikcije lokacija gujavica pokazuju visoko preklapanje i komplementarnost te tako pridonose sigurnosti automatske detekcije gujavica. Početak eksperimenata karakterizira jednaka zastupljenost organizama u obje polovice terarija, s postupnim prijelazom gujavica iz gornjih u donje slojeve tla, nakon čega slijedi povlačenje organizama na stranu ispunjenu kontrolnim tlom. Predstavljeni pristup temeljen na umjetnim neuronskim mrežama pokazao se korisnim u kontinuiranom praćenju ponašanja gujavica izravno u tlu. Zahvaljujući niskoj cijeni izrade i jednostavnosti aparature, riječ je o lako reproducibilnom sustavu koji pruža značajno ubrzanje u analizi i interpretaciji podataka proizašlih iz istraživanja ponašanja organizama.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Biologija, Interdisciplinarne prirodne znanosti

POVEZANOST RADA