Искусственный интеллект научился определять боль овец

Ученые из Кембриджского университета создали систему искусственного интеллекта, которая определяет по морде овцы, испытывает ли она боль. Разработка поможет фермерам следить за состоянием скота и оказывать ему своевременную медицинскую помощь. В будущем исследователи планируют адаптировать программу и для других животных, включая лошадей, кроликов и мышей, которые используются в лабораторных экспериментах. Работа была представлена на 12-й Международной конференции по распознаванию лиц и жестов, проходящей в Вашингтоне, США.

Сильная боль у овец связана с такими заболеваниями, как копытная гниль, которая характеризуется воспалением кожи межкопытной щели, гнилостным распадом копытного рога и хромотой, или с маститом — воспалением вымени, вызванным травмой или инфекцией. Оба эти недуга часто встречаются в больших стадах и их ранняя диагностика важна для эффективного лечения животных, а также для уменьшения экономического ущерба, наносимого хозяйствам.

В 2016 году доктор Криста Макленнан, бывшая сотрудница Кембриджского университета, разработала шкалу SPFES (Sheep Pain Facial Expression Scale), которая позволяет по мимике овцы определить, насколько сильную боль она испытывает. Несмотря на то, что инструмент позволял оценить состояние животного с высокой точностью, его использование было затруднено из-за больших временных затрат на обучение ветеринаров и неточностей результатов, которые возникали из-за субъективности суждений. Поэтому Макленнан вместе с коллегами решила использовать систему искусственного интеллекта. 

Разработка основывается на тех же алгоритмах, что и программы для определения эмоций по выражению лиц людей. В соответствии со шкалой SPFES, когда овца испытывает боль, это проявляется следующим образом: ее глаза сужаются, щеки напрягаются, уши складываются вперед, губы вытягиваются вниз и назад, а ноздри меняют форму с U-образной на V-образную. Оценивая степень выраженности этих характерных особенностей по шкале от 1 до 10, алгоритм определяет, насколько сильно страдает животное.

Система была обучена с помощью 500 фотографий с метками, показывающими где находится та или иная часть тела овцы, а также уровень испытываемой боли по шкале SPFES. Тесты показали, что оценки программы оказываются точны в 80 процентах случаев — правда, пока что алгоритм работает лишь с неподвижными изображениями. Для того, чтобы он научился делать то же самое в динамике, когда животное не смотрит прямо в камеру, необходимо использовать больше размеченных данных для обучения.

Когда исследователи улучшат работу системы, камеру можно будет поместить около поилки или любого другого места, где собирается скот. Это поможет быстро определить страдающих от боли овец и отправить их на осмотр к ветеринарам.

В прошлом году Дурита Андреассен создала проект с шуточным названием Google Sheep View. Она привязала камеры к спинам овец, обитающих на территории Фарерских островов, для того чтобы создать панорамы местности. Посмотреть на получившиеся снимки можно в нашем блоге.

Кристина Уласович