Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. На авторынке «умирает» один из дилеров
  2. Возле Дроздов в Минске есть секретная многоэтажка — информации о ней минимум. Но всплыли данные об одной из квартир
  3. «Меньше кофе надо было пить, не напьетесь вы этого кофе вечно». Беларуску оставил на заправке рейсовый автобус — кто прав
  4. Беларуска назвала свою пенсию после 37 лет работы и попросила других поделиться цифрами. Суммы заметно отличаются
  5. Пропагандист заявил, что 196 политзаключенных, об освобождении которых ранее не было известно, уже на свободе
  6. Без Трампа, но с крупной победой. Сборная США ярко стартовала на домашнем чемпионате мира
  7. «Мы отрежем Крым от России». Командующий Силами беспилотных систем Украины Бровди о стратегии ударов
  8. Беларусь получила щедрый «подарок» из-за границы — его масштабы впечатляют. Но такие «презенты» несут риски для нашей страны


/

Журнал Science рассказал о самых продвинутых проектах, где ученые разрабатывают ИИ-системы, способные выявлять боль и стресс у животных с высокой точностью, пишет «Хайтек».

Изображение носит иллюстративный характер. Фото: pixabay.com
Изображение носит иллюстративный характер. Фото: pixabay.com

Британский алгоритм Intellipig, созданный исследователями Университета Западной Англии в Бристоле и Шотландского сельскохозяйственного колледжа, анализирует фото морд свиней и определяет три ключевых маркера: боль, недомогание и эмоциональное расстройство. Фермеры получают уведомления о состоянии животных, что помогает оперативно реагировать и улучшать условия их содержания.

В Израильском университете в Хайфе ученые адаптировали алгоритмы машинного обучения, ранее использовавшиеся в системах распознавания лиц, для анализа мимики собак. Исследования показали, что 38% мимических движений у собак совпадает с человеческими, что открывает новые возможности для изучения их эмоций.

В Университете Сан-Паулу провели эксперимент с лошадьми, анализируя фото до и после операций и приема обезболивающих. ИИ изучал их глаза, уши и рот, определяя признаки боли. Точность достигла 88%, что подтверждает эффективность метода.

Эти технологии могут изменить ветеринарную диагностику, повысить благополучие животных и помочь людям лучше понимать их состояние.