Araştırmacılar, yapay zekayı hayvanların duygularını yorumlaması için eğitiyor. Yapay zeka teknolojisi, domuzların göz, kulak ve ağız hareketlerini inceleyerek olası rahatsızlık durumlarını çiftçilere bildirebiliyor. İşte detaylar...
Hayvanlar, acılarını açıkça ifade edemez. Durum böyle olunca hayvanların nasıl hissettiğini anlamak da oldukça kritik bir hale geliyor. Bu noktada bilim insanları, yapay zeka sistemlerini kullanarak hayvanların duygusal durumlarını daha iyi anlamak için çalışma ve araştırmalara başladı.
HAYVANLARIN DUYGULARINI TESPİT EDECEK
Webrazzi'de yer alan habere göre, araştırmalar, özellikle hayvanların yüz ifadeleri üzerinden acı, stres ve hastalık belirtilerinin tespit edilmesine odaklanıyor. Bu tür teknolojiler tarım ve veterinerlik alanlarında önemli yenilikler sunabileceğini söylemek yanlış olmaz.
İngiltere ve İskoçya'daki araştırmacılar tarafından geliştirilen Intellipig adlı yapay zeka sistemi domuzların yüz ifadelerini analiz ederek stres, hastalık veya acı belirtilerini tespit etmeyi hedefliyor.
University of the West of England Bristol and Scotland's Rural College'deki bilim insanları, çiftliklerde hayvan refahını artırmak için bu sistemin kullanılabileceğini belirtiyor. Yapay zeka, domuzların göz, kulak ve ağız hareketlerini inceleyerek olası rahatsızlık durumlarını çiftçilere bildirebiliyor.
YÜZDE 88 DOĞRULUK ORANI
University of Haifa'dan bir ekip ise daha önce kayıp köpekleri bulmak için geliştirilen bir yüz tanıma yazılımını, köpeklerin rahatsızlık belirtilerini belirlemek için uyarlıyor. Yapılan araştırmalara göre, köpeklerin yüz hareketleri yüzde 38 oranında insanlarla benzerlik gösteriyor. Bu durum, yapay zekanın köpeklerdeki stres veya ağrı belirtilerini tespit etmesini kolaylaştırabiliyor.
University of Sao Paulo'da yapılan bir başka araştırmada, yapay zeka sistemleri atların ameliyat öncesi ve sonrası yüz ifadelerini analiz etmek için kullanıldı. Araştırmacılar, atların ameliyat sonrası ağrı kesici kullanmadan önce ve sonra çekilen fotoğraflarını inceleyerek, sistemin göz, kulak ve ağız hareketlerine odaklanmasını sağladı. Sonuçlar yapay zekanın ağrı belirtilerini yüzde 88 doğruluk oranıyla tespit edebildiğini gösterdi.
