A modern technológia legújabb vívmányai nemcsak mindennapi életünk alakulásához, hanem természettudományos ismereteink fejlődéséhez is nagyban hozzájárulnak. Az állatok viselkedésével foglalkozó, vagyis etológiai kutatásokban is egyre nagyobb teret hódítanak az állatok és az ember testére erősíthető elektronikus mérőkészülékek. A mozgásmérő műszerek segítségével például könnyedén nyerhető nagy mennyiségű számszerű adat egy adott egyed viselkedéséről (mozgásának fizikai paramétereiről), ami végső soron lehetővé teheti akár a mozgási viselkedés automatizált leírását is. Az ilyen érzékelők egyre elterjedtebb használata nemcsak új kutatási módszert kínál kutyák viselkedésének tanulmányozására, de a folyamatos fejlesztő munkának hála egyre több lehetőséggel kecsegtet a gyakorlatban való felhasználás terén is.

Az állatok és az elektronika találkozása

A biológiai fizikai, informatikai és etológiai ismeretek ötvözéséből új kutatási módszer született: az ún. bio-loggolás, aminek során a kutatók az állatok testére erősített különféle elektronikus mérőkészülékek segítségével gyűjtenek információt vízben, szárazföldön vagy akár levegőben mozgó egyedekről és/vagy azok aktuális fizikai környezetéről. Az így nyert adatok a használt készülék természetétől függően alapvetően fizikai (például térbeli helyzet, mozgásmintázat) vagy biológiai (például testhőmérséklet, szívritmus) jellegűek lehetnek. Hasznuk abban jelentkezik, hogy az elemzés során következtetni lehet belőlük például a vizsgált egyed élőhelyén belüli mozgására, napi ritmusára, aktivitásának mértékére, fiziológiai jellemzőire stb.

A módszert kezdetben túlnyomórészt vadon élő állatokon alkalmazták, hogy a természetes közegükben, zavaró emberi jelenlét nélküli tanulmányozhassák őket (Wilson et al., 2008). Ez az új lehetőség az etológia mellett az ökológia és a konzervációbiológia számára is rendkívül sok előnyt kínál (Bogard et al., 2010), azonban a módszer alkalmazása még sok kihívás előtt áll, általános elterjedésére még várnunk kell. A gyakorlati kivitelezés során mindvégig szem előtt tartandó szempont, hogy a készülék felhelyezése és levétele ne okozzon túl nagy stresszt a megjelölt állatnak, valamint, hogy a folyamatos viselés se zavarja az egyedet a mozgásban, illetve a természetes viselkedésben.

A kezdeti sikereknek és a folyamatos kutató-fejlesztő munkáknak köszönhetően (például miniatürizáció, energiafogyasztás csökkentése), a bio-loggolásos technika mára kezd egyre jobban elterjedni. Mindamellett, hogy ez az eljárás korábban hozzáférhetetlen információt is szolgáltat a kutatók számára, a nagy mennyiségű objektív és számszerű adat biztosításával a munkát is előremozdítja, sok tekintetben meg is könnyíti. Segítségével ma már nemcsak egyedi, hanem akár populációszintű vizsgálatok is végezhetők, és lehetővé válik a folyamatos idősorok alapján történő elemzés, amelyre a hagyományos módszerek teljesen alkalmatlanok voltak. A bio-loggolásos eljárást vadon élő állatokon kívül egyre gyakrabban alkalmazzák fogságban tartott egyedeknél is (például: laboratóriumi állatok, gazdasági haszonállatok) (Stiles et al., 2011), ráadásul az elméleti tudásanyag gyarapítása mellett a gyakorlati célokra való felhasználhatóságának köre (például automatizált aktivitásmérés, állattenyésztési módszerek fejlesztése, állatorvosi diagnosztika) is folyamatosan bővül (Marchioro et al., 2011, Barthélémy et al., 2009).

Ami a szemnek láthatatlan…

A bio-loggolásos módszerrel nyomon követhető az állatok földrajzi helyzete, az általuk bejárt terület (Block et al.,2002), információ szerezhető az egyedek aktivitási szintjének változásairól, ebből következtetni lehet az energiafelhasználásukra (Elliot et al., 2013). A szabad szemmel történő megfigyelésen túl ez az eljárás kiváló eszköz az élőlények mozgásának kvantitatív leírására, továbbá lehetőség nyílhat akár a viselkedés részletes, elemekre bontott automatikus meghatározására is (Sakamoto et al., 2009). Így a jövőben mód nyílik arra is, hogy az állatok viselkedéselemeinek, mozgási tulajdonságainak leírása, vagyis fajspecifikus etogram készítése is részben, vagy egészben e módszer megfelelő alkalmazásán alapuljon majd. Mindezek következtében a képzett emberi megfigyelő költségigényes, és csökkenhet a csak lassú adatgyűjtést lehetővé tevő közvetlen jelenlétének a szükségessége. A szabadon mozgó állatok térbeli helyzetének meghatározására szolgáló rádiótelemetriás módszer helyét mára túlnyomóan a műholdas helymeghatározó rendszer (GPS) vette át. A gyors jelfeldolgozásnak és a folyamatos adatátvitelnek köszönhetően az állatok által bejárt út akár valós időben is követhető. A módszer egyik izgalmas, újabb alkalmazása például egy házigalamb-csoport egyedeinek kollektív mozgásáról történő adatgyűjtés, melynek eredményeképp összefüggésekre derülhet fény az adott csoport szociális hálózatának szerkezetéről is (Nagy et al., 2013).

Az állatok testére erősíthető „mozgásérzékelők” saját mozgásuk meghatározott tulajdonságait képesek mérni és számszerű adat formájában tárolni. Közülük a legkiterjedtebben és általában önmagában alkalmazott eszköz a gyorsulásmérő (akcelerométer), mely az állati test adott pontjának lineáris gyorsulását méri egy, két vagy három tengely mentén. A fajok széles körénél használták és használják szárazföldi, vízi vagy levegőben történő mozgás tanulmányozására, illetve általában az egyedi aktivitás mértékének meghatározására (Watanabe et al., 2005). A gyorsulásmérőt további szenzorral, például  a szögsebességet mérő giroszkóppal kombinálva még részletesebb adatok nyerhetők bizonyos mozgási paraméterekről (Fourati et al., 2011). Erre legfőképp akkor lehet szükség, amikor a végcél nem csupán az állatok aktivitási szintjének kategorizálása, vagy az ebből származtatható egyéb értékek meghatározása (például energiafelhasználás), hanem a viselkedés különböző elemeinek minél pontosabb és részletesebb azonosítása. Az érzékelők által mért adatok és a párhuzamosan megfigyelt viselkedéselemek összevetésének eredményeképp végső soron lehetővé válhat a viselkedés automatikus kategorizálása, azaz az egyes elemek közvetlen emberi megfigyelés nélküli azonosítása a puszta érzékelő jelek alapján (Gerencsér et al., 2013).

Az etológus egyik legjobb barátja

Újabban a kutyák (Canis familiaris) tanulmányozásának eszközeként is megjelentek a mozgásérzékelő műszerek, ami kicsit sem meglepő, hiszen ez az állatfaj több okból is ideális alanya az ilyen jellegű vizsgálatoknak. A kutya természetes közege az emberi környezet, tehát kutatómunka céljából is könnyen hozzáférhető; az érzékelő felhelyezéséhez és viseléséhez gyorsan szoktatható; a különböző fajták testméretének széles skálája lehetőséget teremt a testméret mozgási paraméterekre való hatásának vizsgálatára is. A fentiekből kifolyólag a kutyák bevonása  bio-loggoláson alapuló vizsgálatokba nemcsak az etológusoknak jelent eddig kiaknázatlan lehetőséget, hanem hozzájárulhat e kutatási módszer további fejlesztéséhez is.

Állatorvosi kutatásokban ilyen testre rögzített gyorsulásmérő segítségével már régóta mérik a kutyák napi aktivitási ritmusát, létfenntartó energiaszükségletének meghatározását, illetve elemzik az egészséges és sérült jármódok jellegzetességeit (például Barthélémy et al., 2009). Ma már több, kereskedelmi forgalomban kapható gyorsulásmérőn alapuló készülék áll rendelkezésre, amelyek segítségével az egyed aktivitásának mértéke egyszerűen, az állatok nyakörvéhez rögzítve számszerűen mérhető és további elemzéshez könnyen felhasználhatóvá tehető (Lit et al., 2013). Nagy előny, hogy hasonló eszközzel nemcsak zárt térben, laboratóriumi körülmények között, hanem terepen, szabadon mozgó kutyák mozgásáról is könnyedén gyűjthető adat, sőt, GPS-t tartalmazó készülékkel akár egy egész kutyafalka csoportos mozgása is elemezhető (Ákos et al., 2013).

A módszer kínálta lehetőségeket újabban a kutyaetológia is kezdi felfedezni.A gyakorlati élet számtalan területén (például kedvtelésből tartott családi kutyák, munkakutyák) is kifejezetten hasznos lehet a kutyák mozgásérzékelővel és/vagy GPS-szel való felszerelése. Ennek megfelelően néhány termék már megjelent a hétköznapi fogyasztók piacán is; például nyakörvhöz rögzíthető készülék és hozzá tartozó okostelefonos alkalmazás segítségével hosszú távon is figyelemmel kísérhető egy kutya napi aktivitási szintje, valamint ettől függetlenül, hasonló kivitelezésben lehetőség van terepen mozgó kutyák helyzetének meghatározására, illetve nyomon követésére  is. Ez utóbbi felhasználási mód a kutyával dolgozó vadászok körében Magyarországon is kezd egyre jobban elterjedni. Egyelőre azonban még várat magára az az elérhető termék, mely a fent említett mindkét funkció betöltésére, vagy esetleg még annál többre is képes, nevezetesen a valós idejű GPS-koordinátákon és általános aktivitási szinten túl a különálló viselkedéselemek minél részletesebb és pontosabb meghatározására. Egy ilyen megoldásnak többek között a vezetőjüktől távol is dolgozó munkakutyák vonatkozásában (például kereső-mentő kutyák) lenne nagy haszna, hiszen lehetővé tenné az ember látótávolságán kívül eső, terepen mozgó kutya aktuális térbeli helyzetének és egyben viselkedésének nyomon követését.

Automatikus kutyaetogram lépésről lépésre

Az Eötvös Loránd Tudományegyetem Etológia, illetve Biológiai Fizika Tanszéke jelenleg is folyó együttműködésének célja egy olyan komplex megfigyelőrendszer kidolgozása, amelynek révén – akár valós időben, akár későbbi elemzés céljából – automatizált információ nyerhető a kutya a) aktuális GPS-koordinátáiról, illetve az általa bejárt útról, b) térbeli orientációjáról, c) meghatározott viselkedéselemekre bontott aktuális, vagy a vizsgált periódus alatti folyamatos viselkedéséről. Mindehhez az első lépés egy olyan metodikai alap megteremtése volt, mellyel minél pontosabban és automatikusan megkülönböztethetők egy szabad terepen mozgó kutya alapvető viselkedéselemei, illetve amelyet a gyors adatfeldolgozás alkalmassá tesz a valós idejű adatküldésre.

Vizsgálatunkban olyan több érzékelőt (háromtengelyű gyorsulásmérőt, giroszkópot és GPS-t) tartalmazó készüléket, valamint számítógépes algoritmust használtunk, melyet korábban galambok csoportos mozgásának nyomon követése céljából fejlesztettek ki az ELTE Biológiai Fizika Tanszék munkatársai. Alanyaink sík terepen mozgó, vezetőjük által irányított golden retriever (N=12) és malinois (belga juhászkutya) (N=12) fajtájú kutyák voltak, melyek testéhez az igen kisméretű és tömegű (25×45×12mm, 13 g)mozgásérzékelőt egy kényelmes viseletet biztosító hámmal rögzítettük (1. kép). Az állatok protokollszerűen meghatározott viselkedéséről a műszerrel való adatgyűjtéssel párhuzamosan videofelvétel is készült. Az adatfeldolgozás részeként a felvételek vonatkozó részeit hét előre meghatározott viselkedési kategória mentén (fekvés, ülés, állás, séta, ügetés, gyors, illetve lassú vágta) feliratoztuk. A mérések kiértékelését, vagyis a viselkedési kategóriák automatizált felismerését, a Biológiai Fizika Tanszék által fejlesztett megjelenítő és adatkiértékelő szoftver keretrendszerben, egy ún. felügyelt tanítású algoritmussal (Support Vector Machine – SVM) végeztük. A szoftver a mért nyers mozgási adatokat első körben az ember által előre azonosított viselkedési kategóriákkal párosítja, és a bemeneti és kimeneti adatok közötti összefüggést megtanulja

(tanító fázis). Ezután a szoftver ismeretlen nyers bemeneti adatokhoz is képes lesz legjobb tudása szerint kimeneti viselkedési kategóriát rendelni (validáló fázis). Az alkalmazás robosztusságának  meghatározása céljából az elemzés során a tanító, illetve validáló fázisokhoz az egymástól független mérések különböző kombinációit használtuk (ugyanahhoz vagy eltérő egyedekhez tartozó mérési adatokat, illetve különböző nagyságú tanító adatbázisokat). Összességében 90% feletti azonosítási sikert értünk el mind a hét viselkedési kategóriánál abban az esetben, amikor a tanító és validáló adatok ugyanattól az egyedtől származtak, és 80% felettit egy általános, több egyed adataiból álló tanító adatbázist használva (Gerencsér et al., 2013). Eredményeink alapján a rendszer tehát egyedre kalibrálhatóan alkalmasnak bizonyult a kutyák meghatározott viselkedéselemeinek pontos és automatikus elkülönítésére. Így ez a módszer magában hordozza a lehetőséget a meghatározni kívánt viselkedéselemek tetszőleges bővítésére. Egy jelenleg is folyamatban levő újabb vizsgálat előzetes eredményei ezen túl arra utalnak, hogy a szélsőséges terepi körülmények között (például meredek lejtő) való mozgás befolyásolhatja az érzékelőkkel végzett viselkedés-felismerés pontosságát.

1. kép • Mozgásérzékelő műszerrel felszerelt

hámot viselő kutya

A fentiekre alapozva a további vizsgálatok már egy új generációs készülékkel folynak. Ez a korábbihoz képest méretét és súlyát tekintve valamivel nagyobb (6×6 cm, 100 g), viszont az eredetileg meglevő érzékelőkön (gyorsulásmérő, giroszkóp és GPS) túl magnetométert is tartalmaz, amivel a készüléket viselő egyed térbeli orientációja azonosítható. Az érzékelő jelek fuzionálásával így lehetőség nyílik a készülék állásszögének pontos meghatározására, ami az egyes viselkedéselemek felismerését jelentősen segítő bemenő adat. Az új eszköz nagy előnye továbbá, hogy vezeték nélküli mikrohullámú kommunikációs hálózathoz való csatlakozáson keresztül alkalmas a mért adatok valós idejű továbbítására is, ami még tovább bővíti a módszer gyakorlati alkalmazásának lehetőségeit. Minderre a Svájci Nemzeti Tudományos Alapítvány (SNSF) által támogatott Swarmix néven futó nemzetközi szinergia projekt keretein belül volt lehetőség, melyben az ELTE Etológia Tanszéke is közreműködött. A projekt célja egy speciális, embereket, kutyákat és robotokat is tartalmazó kereső-mentő akció elméleti hátterének kidolgozása, valamint tárgyi feltételeinek megteremtése volt.

A jövő lehetőségei

A kutyák érzékelőkkel való felszerelése egy elterjedőben levő új kutatási módszernek tekinthető, ami új távlatokat nyithat tudományos és gyakorlati szempontból egyaránt. A hagyományosabb módszerekhez (pl. a viselkedés kézi kódolása) képest számos előnnyel bír; korábban hozzáférhetetlen, objektív adatokat biztosíthat az egyed terepen vagy zárt térben való mozgásáról, fizikai aktivitásának paramétereiről, részletesebb, meghatározott viselkedéselemeinek előfordulásáról, vagy közvetett módon akár energiafelhasználásának mértékéről is. Automatizáltságának köszönhetően már önmagában is több szempontból felgyorsíthatja a kutatómunkát, hiszen bárhol gyűjthető adat akár a kutató fizikai jelenléte nélkül. Megfelelő szoftverek segítségével az adatok feldolgozása is egyszerűbbé válhat, illetve egyszerűsödhet az egyedek vagy egyes fajták közti összehasonlító vizsgálatok kivitelezése. Ezen felül olyan körülmények között is lehetővé teszi az adatgyűjtést, ahol emberi jelenlét egyáltalán nem vagy csak korlátozott mértékben lehetséges, vagy kívánatos. Segítségével információ nyerhető például az emberi látótávolságon kívül is dolgozó kereső-mentő kutyák, vadászkutyák, vagy akár az otthon (lakásban, kertben) egyedül levő kedvtelésből tartott kutyák viselkedéséről. Kiváló eszközt teremt az egyedek önálló, vagy akár terepen való csoportos mozgásának utólagos, átfogó elemzésére is.

Az érzékelő(ke)t tartalmazó eszközök kis méretüknek és kicsiny súlyuknak köszönhetően egy egyszerű nyakörvhöz rögzítve kóbor vagy vadon élő kutyapopulációk tanulmányozására is felhasználhatók, annál is inkább, mert kedvező energiafogyasztásuk és a napelemmel való kiegészítés lehetősége teret adhat a több napon át tartó folyamatos adatgyűjtésnek. A sajátos adatgyűjtési mód kihasználható akár kedvtelésből tartott kutyák viselkedésének elemzésénél is, abban az esetben, ha nem csak egy adott teszthelyzetben, hanem a mindennapi tevékenység közben folyamatosan szükség van kvantitatív információra például az egyed aktivitásáról. Ez nagy előny, hiszen ilyen jellegű adatgyűjtés a hagyományos módszerekkel (például videofelvétel készítése és a viselkedés utólagos kódolása) aligha kivitelezhető.

A fentieket kiegészítve ezen érzékelő rendszerek valós idejű adatátviteli lehetősége első sorban alkalmazott szempontból jelenthet nagy előrelépést. A speciálisan képzett kereső-mentő kutyákkal dolgozó katasztrófavédelmi szakembereket például komolyan foglalkoztatja az önállóan dolgozó kutyák viselkedésének nyomon követése, illetve távolról való irányításának kérdése. A távolról irányítás egyik előfeltétele, hogy a vezető folyamatos és pontos visszajelzést kapjon a kutya viselkedéséről. Ígéretes megoldást kínálhat erre egy hangszóró vagy más jelzést kibocsájtó eszköz csatlakoztatása az állathoz rögzített érzékelőrendszer mellé (Britt et al., 2011).

Újabban a kutyaetológiai és a robotikai kutatások is összekapcsolódnak; a modern kori robotikai fejlesztések egyik célja az ún. társrobotok viselkedésének optimalizálása az emberekkel való sikeres interakció érdekében. Mindehhez a kutyaetológiai ismeretek felhasználása is igen hasznosnak bizonyul (Miklósi, 2010). Elképzelhető, hogy az ún. etorobotikai vagy akár az etológiai kutatások terén a jövőben kutya–ember interakciók mellett kutya–robot interakciók elemzéséből is értékes eredmények születhetnek. Vonatkozó témájú kutatásokhoz teremthet szükséges technikai alapot egy valós idejű adatátvitelre képes, kutyához rögzített mozgásérzékelő rendszer, kommunikációs csatornaként szolgálva állat és robot között. És innen már nincs messze az az elképzelés sem, amiben szintén a fenti technikai alapra építve kutyák, emberek és robotok sikeres együttműködése valósul meg, például egy nyílt terepi kereső-mentő akció keretein belül.
 

Kulcsszavak: kutya, etológia, etogram, viselkedésmérés, gyorsulásmérő, mozgásérzékelő, terepi adatgyűjtés, technológia, automatizálás
 

IRODALOM

Ákos Zsuzsa – Beck, R. – Nagy M. – Vicsek T. – Kubinyi E. (2014): Leadership and Path Characteristics during Walks Are Linked to Dominance Order and Individual Traits in Dogs. PLoS Computational Biology. 10, 1, e1003446. DOI:10.1371/journal.pcbi. 1003446 • WEBCÍM

Barthélémy, Inés – Barrey, E. – Thibaud, J. L. – Uriarte, A. – Voit, T. (2009): Gait Analysis Using Accelerometry in Dystrophin-deficient Dogs. Neuromuscular Disorders. 19, 788–796. DOI:10.1016/j.nmd.2009. 07.014.

Block, Barbara A. – Costa, D. – Boehlert, G. – Kochevar, R. (2002): Revealing Pelagic Habitat Use: The Tagging of Pacific Pelagics Program. Oceanologica Acta. 25, 255–266. DOI:10.1016/S0399-1784(02)01212-4. • WEBCÍM

Bograd, Steven J. – Block, B. – Costa, D. – Godley, B. (2010): Biologging Technologies: New Tools for Conservation. Introduction. Endangered Species Research. 10, 1–7. DOI:10.3354/esr00269. • WEBCÍM

Britt, Winard – Miller, J. – Waggoner, P. – Bevly, D. – Hamilton, J. Jr (2011): An embedded system for real-time navigation and remote command of a trained canine. Personal and Ubiquitous Computing. 15, 61–74. DOI:10.1007/s00779-010-0298-4. • WEBCÍM

Elliott, Kyle – Le Vaillant, M. – Kato, A. – Speakman, J. – Ropert-Coudert, Y. (2013): Accelerometry Predicts Daily Energy Expenditure in a Bird with High Activity Levels. Biology Letters. 9. DOI: 10.1098/rsbl.2012.0919 • WEBCÍM

Fourati, Hassen – Manamanni, N. – Afilal, L. – Handrich, Y. (2011): Posture and body acceleration tracking by inertial and magnetic sensing: Application in behavioral analysis of free-ranging animals. Biomedical Signal Process Control 6, 94–104. DOI:10.1016/j.bspc.2010.06.004 • WEBCÍM

Gerencsér L. – Vásárhelyi G. – Nagy M. – Vicsek T. – Miklósi Á. (2013): Identification of Behaviourin Freely Moving Dogs (Canis familiaris) Using Inertial Sensors. PLoS ONE. 8, 10, e77814. DOI:10.1371/journal.pone.0077814 • WEBCÍM

Lit, Lisa – Belanger, J. M. – Boehm, D. – Lybarger, N. – Oberbauer, A. M. (2013): Differences in Behavior and Activity Associated with a Poly(A) Expansion in the Dopamine Transporter in Belgian Malinois. PLoS ONE. 8, 12, e82948. DOI:10.1371/journal.pone.0082948 • WEBCÍM

Marchioro, Gilberto Fernandes – Cornou, C. – Kristensen, A. – Madsen, J. (2011): Sows’ Activity Classification Device Using Acceleration Data – A Resource Constrained Approach. Computers and Electronics in Agriculture,. 77, 110–117. DOI:10.1016/j.compag. 2011.04.004 • WEBCÍM

Miklósi Ádám (2010). Kutya, ember, robot – avagy az etorobotika születése. Magyar Tudomány. 2, 175–183. • WEBCÍM

Nagy Máté – Vásárhelyi G. – Pettit, B. – Roberts-Mariani, I. – Vicsek T. – Bíró D. (2013): Context-dependent hierarchies in pigeons. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA. 110, 32, 13049–13054. DOI: 10.1073/pnas.1305552110 • WEBCÍM

Sakamoto, Kentaro Q. – Sato, K. – Ishizuka, M. – Watanuki, Y. – Takahashi, A. et al. (2009): Can Ethograms Be Automatically Generated Using Body Acceleration Data from Free-Ranging Birds? PLOS ONE. 4: e5379. DOI:10.1371/journal.pone.0005379. • WEBCÍM

Stiles, Enid – Palestrini, C. – Beauchamp, G. – Frank, D. (2011): Physiological and Behavioral Effects of Dextroamphetamine on Beagle Dogs. Journal of Veterinary Behavior Clinical Applications Research. 6, 328–336. DOI:10.1016/j.jveb.2011.03.001 • WEBCÍM

Watanabe, Shinichi  – Izawa, M. – Kato, A. – Ropert-Coudert, Y. – Naito, Y. (2005): A New Technique for Monitoring the Detailed Behaviour of Terrestrial Animals: A Case Study with the Domestic Cat. Applied Animal Behaviour Science. 94, 117–131. DOI:10.1016/j.applanim.2005.01.010

Wilson, Rory – Shepard, E. – Liebsch, N. (2008): Prying in to the Intimate Details of Animal Lives: Use of a Daily Diary on Animals. Endangered Species Research. 4, 123–137. DOI:10.3354/esr00064 • WEBCÍM