Fruktflugor är en kraftfull modellorganism för att studera mänsklig genetik eftersom de är relativt lätta att föda upp och underhålla i laboratoriet, och de har en kort generationstid. Det betyder att forskare snabbt och enkelt kan studera effekterna av olika gener på flugbeteende. Dessutom delar fruktflugor många av samma gener och biologiska vägar som människor, vilket gör att fynd från studier av fruktflugor ofta kan översättas till människor.
En av utmaningarna med att studera fruktflugans beteende är att det kan vara mycket komplext. Fruktflugor uppvisar ett brett spektrum av beteenden, inklusive att gå, flyga, äta, para sig och lägga ägg. Denna komplexitet gör det svårt för forskare att manuellt observera och registrera alla beteenden hos en fruktfluga.
Det nya AI-systemet kan avkoda fruktflugornas beteende genom att analysera videor av deras rörelser. Systemet använder maskininlärning för att identifiera och spåra de olika kroppsdelarna av en fruktfluga, och det använder sedan denna information för att sluta sig till flugans beteende. Systemet kan avkoda ett brett spektrum av beteenden, inklusive att gå, flyga, mata, para sig och lägga ägg.
Förmågan att avkoda fruktflugans beteende kan ha en stor inverkan på framtida humangenetikforskning. Genom att förstå hur gener påverkar fruktflugans beteende kan forskare få insikter om hur gener påverkar mänskligt beteende. Denna information kan leda till utvecklingen av nya behandlingar för en mängd olika mänskliga genetiska sjukdomar, såsom autism, schizofreni och Alzheimers sjukdom.
Utöver dess potentiella tillämpningar för human genetik kan det nya AI-systemet också användas för att studera djurs beteende i allmänhet. Systemet skulle kunna användas för att studera beteendet hos vilket djur som helst som kan fångas på video, vilket kan ge nya insikter om olika arters evolution och ekologi.
