IA aprende a reconhecer emoções de animais por meio de expressões faciais

Cientistas desenvolveram sistemas de IA que podem detectar dor, estresse e doenças em animais analisando fotografias de seus rostos. A Intellipig AI, sediada no Reino Unido, pode detectar desconforto em porcos, enquanto algoritmos de IA da Universidade de Haifa (UH), em Israel, foram treinados para detectar estresse em cães. Em um experimento realizado na Universidade de São Paulo (USP), a IA demonstrou até 88% de precisão na detecção de respostas de dor em cavalos. Essas tecnologias têm o potencial de transformar o diagnóstico veterinário e melhorar significativamente o bem-estar animal.

Fonte da imagem: Virginia Marinova / Unsplash

O sistema Intellipig, desenvolvido por cientistas britânicos da Universidade do Oeste da Inglaterra em Bristol (UWE Bristol) em colaboração com pesquisadores escoceses do Scottish Agricultural College (SRUC), foi projetado para monitorar a saúde de porcos em fazendas. A IA analisa fotografias de rostos de animais para identificar três marcadores principais: dor, desconforto e sofrimento emocional. Os fazendeiros recebem notificações automáticas, o que lhes permite responder rapidamente à deterioração das condições dos animais e melhorar a eficiência da produção agrícola.

Paralelamente, uma equipe de pesquisa da UH está adaptando tecnologias de aprendizado de máquina para trabalhar com cães. Anteriormente, cientistas desenvolveram algoritmos de IA usados ​​em sistemas de reconhecimento facial para encontrar animais de estimação perdidos. Esses algoritmos agora estão sendo usados ​​para analisar expressões faciais de animais para detectar sinais de desconforto. Descobriu-se que 38% dos movimentos faciais dos cães coincidem com os dos humanos, o que abre novas possibilidades para estudar seu estado emocional.

Tradicionalmente, esses sistemas de IA dependem de humanos para fazer o trabalho inicial de inferir o significado de diferentes comportamentos animais com base em observações de longo prazo deles em diferentes situações. No entanto, a USP conduziu recentemente um experimento no qual a IA analisou de forma independente fotografias de cavalos tiradas antes e depois da cirurgia, bem como antes e depois de tomar analgésicos. A IA estudou os olhos, ouvidos e bocas dos cavalos, determinando a presença de síndrome dolorosa. De acordo com os resultados do estudo, a IA foi capaz de identificar sinais indicativos de dor com 88% de precisão, o que confirma a eficácia dessa abordagem e abre perspectivas para novas pesquisas.