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


/

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.