通常情况下，在研究动物的行为时，科学家必须观看许多小时的生物日常生活的视频录像。然而这可能很快就不再需要了，这则要归功于一个新的观察动物的计算机系统。目前，苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院的一个团队正在开发这项技术，它采用了一种利用计算机视觉和机器学习的图像分析算法。
据报道，当用来分析动物在其自然栖息地或圈养地的冗长视频记录时，它可以区分动物个体并识别那些跟恐惧、好奇或与同一物种的其他成员和谐的社会互动有关的行为。
该系统不仅使研究人员不必花费数天甚至数周的时间来观看这些录像，而且还应该有助于规范对录像的分析。重要的是，它还能检测出随时间推移逐渐发生的行为变化，这些变化可能太过微妙而无法被人类回顾数小时的录像所注意。
虽然目前该系统只在圈养小鼠和猕猴的视频上进行了训练，但据说应该适用于所有动物物种。据悉，它已经在苏黎世动物园和乌干达的野生黑猩猩研究中进行了测试。
这项技术还可以通过比其他方式更早地识别跟潜在问题有关的行为来提高圈养动物的福利。就用于实验室研究的动物而言，可以想象，该系统可以更早地发现压力或不适的迹象从而最大限度地减少相关的痛苦。