利用人工智能来跟踪动物运动的新系统准备用于广泛的研究，从探索影响行为的新药物到生态研究。上面视频中显示的方法可用于实验动物，例如果蝇和小鼠以及大型动物。

该技术-由神经科学教授 Mala Murthy开发 ; 约书亚Shaevitz，教授 物理 和 刘易斯西格莱尔研究所综合基因组; 塔尔莫·佩雷拉(Talmo Pereira)，神经科学研究生;然后是2018届本科生迭戈·阿尔达隆多(Diego Aldarondo)，可以在数百万个视频帧中准确检测每个身体部位(腿，头，鼻子和其他点)的位置。

首先，一个人类实验者录制了一个正在运动的动物的视频。接下来，实验者指导系统的软件识别少量图像，以定义身体部位的位置。然后，系统使用该数据集来训练神经网络，以计算后续帧中点的位置。Pereira最近扩展了该方法，不仅可以处理单个动物的视频，而且可以处理多个交互动物的镜头，从而随着时间的推移跟踪动物的身份。

这项技术在11月份的年度 庆祝普林斯顿创新(CPI)活动中得到了体现，该活动着重于发现和创造具有广泛社会影响力的发明的教师和学生研究人员的工作。这次聚会吸引了大学以外更广泛的创业生态系统的成员，例如风险投资社区，行业的成员以及州和地方政府的代表，他们来了解最新的大学发现并与所从事的教职员工见面在普林斯顿大学的创新计划中。