Riconoscere il dolore negli animali non è semplice, poiché molte specie tendono a nascondere le loro condizioni di sofferenza per un innato spirito di protezione. È il caso dei gatti, ad esempio, i quali celano qualsiasi loro problematica fisica per non apparire deboli agli occhi dei rivali, di cui potrebbero diventare facili prede. In aiuto agli esemplari doloranti, però, arriva oggi un software sviluppato dall’Università di Cambridge: un progetto che, avvalendosi dell’intelligenza artificiale e del machine learning, permette di identificare condizioni di salute apparentemente non rilevabili tramite l’analisi di alcuni pattern espressivi.

Il software in questione è stato sviluppato e testato sulle pecore, ma sembra possa fornire risultati positivi anche con altre specie animali, quali roditori, cani, gatti, cavalli e molti altri ancora. Grazie all’intelligenza artificiale, il programma ha imparato a identificare cinque differenti espressioni facciali che, sebbene a occhio umano non suggeriscano alcuna situazione anomala, possono essere invece sintomo di uno stato di dolore. Non è però tutto, poiché il progetto in questione pare sia anche in grado di stimare l’intensità della sofferenza provata.

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In particolare, il software si rivelato particolarmente efficace nel rilevare condizioni di stress nelle pecore, studiando la posizione delle orecchie, nonché l’aspetto del naso e della bocca. Una facoltà che permetterà non solo di adeguare gli allevamenti in funzione degli animali ospitati, ma anche di identificare con grande anticipo l’eventuale presenza di infezioni e malattie, per un trattamento più rapido ed efficace.

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Tra i segni riconosciuti dal software, palpebre lievemente più chiuse del normale, tensioni ai muscoli di bocca e fauci, orecchie abbassate, posizione anomala delle labbra e molto altro ancora. Particolarmente efficace si è rivelata l’analisi delle narici, poiché in presenta di problemi di salute o dolore tendono ad assumere una forma a “V”, anziché la più classica “U”. Considerato come il software si basi sull’intelligenza artificiale e il machine learning, il programma è stato letteralmente addestrato con la somministrazione di centinaia di fotografie di pecore, passate al setaccio in ogni loro dettaglio.

1 giugno 2017
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