Oltre al riconoscimento facciale, alcuni scienziati si stanno concentrando sull’analisi delle vocalizzazioni animali. Un team dell’Università di Copenaghen ha sviluppato un modello di apprendimento automatico capace di distinguere emozioni positive e negative in sette specie di ungulati, tra cui mucche, maiali e cinghiali
Nuove ricerche suggeriscono che la tecnologia IA non solo può aiutare a decifrare le emozioni di diversi animali, ma potrebbe anche rivoluzionare il loro benessere, specialmente negli allevamenti.
Uno dei progetti più innovativi in questo campo è Intellipig, sviluppato da scienziati dell’University of the West of England Bristol e dello Scotland’s Rural College. Questo sistema IA è stato progettato per analizzare le espressioni facciali dei maiali e identificare segni di dolore, stress o malattia. Gli animali d’allevamento vengono fotografati mentre si avvicinano alla mangiatoia e un algoritmo avanzato esamina i loro tratti distintivi, come gli occhi, le orecchie e il muso.
L’IA non si limita solo al riconoscimento facciale: integra anche dati sul consumo di cibo e acqua, la crescita e la storia clinica dell’animale, fornendo agli allevatori informazioni dettagliate per ottimizzare la gestione del bestiame e garantire il benessere degli animali.
Sebbene Intellipig rappresenti una svolta per il settore zootecnico, non è l’unico progetto di questo tipo. Un team dell’Università di Haifa sta addestrando un sistema IA per riconoscere i segni di disagio sui volti dei cani, sfruttando il fatto che i cani condividono circa il 38% delle espressioni facciali con gli esseri umani. Anche i cavalli sono oggetto di studio: un esperimento condotto dall’Università di San Paolo ha utilizzato immagini scattate prima e dopo interventi chirurgici per insegnare all’IA a identificare segni di dolore attraverso la posizione delle orecchie, degli occhi e della bocca. Il modello ha raggiunto un’accuratezza dell’88% nel riconoscere il dolore nei cavalli, dimostrando la grande efficacia di questi strumenti.
Oltre al riconoscimento facciale, alcuni scienziati si stanno concentrando sull’analisi delle vocalizzazioni animali. Un team dell’Università di Copenaghen ha sviluppato un modello di apprendimento automatico capace di distinguere emozioni positive e negative in sette specie di ungulati, tra cui mucche, maiali e cinghiali. Analizzando la durata, la frequenza e la modulazione dell’ampiezza dei versi emessi, il sistema ha ottenuto un’accuratezza dell’89,49% nell’identificare lo stato emotivo degli animali.
Questi studi suggeriscono che le vocalizzazioni animali seguono schemi comuni tra le specie, il che potrebbe significare che le emozioni espresse attraverso i suoni sono evolutivamente condivise. Questo apre la strada a strumenti che, in futuro, potrebbero tradurre il “linguaggio” degli animali in tempo reale, consentendoci di comprendere meglio i loro stati d’animo.
L’utilizzo dell’IA per comprendere gli animali non si limita solo alla ricerca accademica. Un team della Cornell University negli Stati Uniti ha sviluppato un software capace di interpretare gli abbai dei cani, distinguendo tra gioia, paura e aggressività. Questo sistema si basa su algoritmi originariamente progettati per analizzare la voce umana, adattati per riconoscere le variazioni tonali nei latrati.
Inoltre, un progetto dell’Università di St Andrews in Scozia sta lavorando alla decodifica dei sistemi di comunicazione di balene, corvi e pipistrelli, cercando di comprendere come questi animali si trasmettono informazioni tra loro.
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