Ученые научились определять болезненные переживания у овец по выражению их морды.
©Wikipedia
Разработка должна помочь фермерам распознавать больных животных для оказания им своевременной медицинской помощи. В будущем специалисты намерены адаптировать разработку и на определение состояния других животных: от лабораторных мышей до лошадей. Система способна определять не только боль, но и степень ее интенсивности.
Разработка основана на алгоритмах, позволяющих определять эмоции человеческого лица. В прошлом же году доктор из Кембриджского университета Кристина МакЛеннан адаптировала шкалу эмоций для овец. Но обучение людей по ее использованию занимало много времени, а итоги были противоречивыми из-за субъективной оценки выражения морд животных. Поэтому группа специалистов из Кембриджа решила задействовать в этом деле искусственный интеллект.
«На протяжении долгих лет проводилось множество исследований с людьми. Но еще Дарвин отмечал, что люди и многие животные выражают эмоции похожим образом, поэтому мы посчитали, что существуют определенные параллели между работой с лицами людей и животных», – рассказывает автор исследования профессор Питер Робинсон.
В соответствии со шкалой МакЛеннан, когда овцы испытывают боль, на их мордах можно заметить пять характерных черт: глаза сужаются, щеки западают, губы вытягиваются вниз и назад, ноздри меняют форму с U-образной на V-образную. Оценка силы боли производится по этим характеристикам от 1 до 10.
«Интересно, что между этими чертами, возникающими на мордах овец, и лицами людей, когда те страдают от боли, можно явно обнаружить аналогию. Однако «нормализовать» морду овцы при машинном обучении трудно: в профиль они выглядят совсем не так, как в анфас, а сказать овце, как ей нужно встать, не получится», – сообщает соавтор работы доктор Марва Махмуд.
Пока распознавание боли происходит только по фотографиям, но в планах разработчиков – создание системы, которая позволит делать это в динамике. На сегодняшний день искусственный интеллект способен оценивать шкалу боли животных с точностью до 80%. Но в будущем, как надеются ученые, эти показатели должны стать еще более точными.
