Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. «Это демонстративное унижение». Спросили у эксперта, почему КГБ взял под крыло Лицей БГУ
  2. Старшему 94, младшему чуть больше года. Эвакуированные из Алешек через Беларусь прибыли в Украину — первые кадры
  3. В Беларусь придет арктический воздух: синоптики рассказали, какой будет погода в ноябре
  4. Вплоть до мокрого снега. Какой будет погода в Беларуси на следующей неделе
  5. Власти подмяли под себя электронные обращения, а когда пошли жалобы в соцсетях — стали угрожать. Эксперт — как быть людям в этой ситуации
  6. Что происходит в Польше: «государственный переворот» или «восстановление верховенства права»?
  7. Пять лет назад эта беларусская компания громко разорвала контракт с немецким брендом. Теперь ей грозит банкротство
  8. Служил в спецназе, сидел за мошенничество, был за БЧБ, а потом — против. Рассказываем о самом экстравагантном музыканте Беларуси


/

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.