Ученые МарГУ запустили проект по разработке автоматизированной системы видеоанализа циркадной активности мелких лабораторных животных на основе технологий искусственного интеллекта

Проект направлен на разработку и валидацию модели машинного обучения с архитектурой сверточной нейронной сети (CNN). Программный комплекс предусматривает автоматизированный анализ видеопотока в различных световых спектрах для распознавания биологических объектов и трекинга их перемещения в условиях вивария.

Внедрение данной системы позволит оптимизировать процесс сбора данных в ходе доклинических испытаний медицинских препаратов. Ключевые преимущества разработанного решения:

- Минимизация антропоморфной ошибки: исключение субъективности при визуальной оценке поведения животных.

- Стандартизация данных: повышение воспроизводимости результатов исследований.

- Автоматизация: сокращение трудозатрат на первичную обработку экспериментальных данных.

Реализация проекта осуществляется под руководством профессора кафедры биохимии, клеточной биологии и микробиологии М.В. Дубинина при сотрудничестве с доцентом кафедры физики и материаловедения В.В. Лоскутовым и студентами физико-математического факультета. Такая научная коллаборация позволяет соединить глубокое понимание биологических процессов с передовыми алгоритмами компьютерного зрения, создавая среду для эффективной преемственности научных школ.

Данный проект демонстрирует эффективность интеграции биологических наук и методов искусственного интеллекта для решения задач современной фармакологии и медицины.