Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. В 2027 году заработают три изменения для тех, кто выезжает за границу
  2. Семейные связи и хорошие должности. Где работают родственники невестки Лукашенко
  3. Лукашенко: «Выиграть конфликт с расположенными по периметру государствами мы не можем»
  4. «Теща» Лукашенко пыталась уничтожить частную медицину, но не получилось. Вспоминаем, как начиналась эра медцентров в Беларуси
  5. Минчане снова выстроились в очередь за квартирами. Вокруг какого ЖК ажиотаж на этот раз?
  6. «Хренин призвал». Лукашенко заявил, что его младший сын служит в армии
  7. Лукашенко предлагал женщинам «родить трех малышей и требовать что угодно». Минчанка родила тройню и попросила квартиру
  8. МВД хочет взять под контроль домофоны
  9. Пропавшую беременную минчанку нашли убитой
  10. Беларуска более трех месяцев стоит в «новой» очереди на польскую визу — поговорили с ней. Выводы экспертов тоже не радуют


/

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.