Los investigadores han desarrollado un sistema de IA que usa cinco expresiones faciales diferentes para reconocer si una oveja tiene dolor y estimar la gravedad de ese dolor. Los resultados podrían usarse para mejorar el bienestar de las ovejas y podrían aplicarse a otros tipos deanimales, como roedores utilizados en la investigación con animales, conejos o caballos.
Basándose en trabajos anteriores que enseñan a las computadoras a reconocer las emociones y las expresiones en los rostros humanos, el sistema puede detectar las distintas partes de la cara de una oveja y compararlo con una herramienta de medición estandarizada desarrollada por veterinarios para diagnosticar el dolor. Sus resultados seránpresentado hoy 1 de junio en la 12ª Conferencia Internacional de IEEE sobre reconocimiento automático de rostros y gestos en Washington, DC.
El dolor severo en las ovejas se asocia con afecciones como la podredumbre del pie, una condición extremadamente dolorosa y contagiosa que hace que el pie se pudra; o mastitis, una inflamación de la ubre en las ovejas causada por una lesión o infección bacteriana. Ambas condicionesson comunes en grandes bandadas, y la detección temprana conducirá a un tratamiento más rápido y al alivio del dolor. La evaluación confiable y eficiente del dolor también ayudaría con el diagnóstico temprano.
Como es común con la mayoría de los animales, las expresiones faciales en las ovejas se usan para evaluar el dolor. En 2016, la Dra. Krista McLennan, ex investigadora postdoctoral en la Universidad de Cambridge que ahora es profesora de comportamiento animal en la Universidad de Chester, desarrollóLa Escala de Expresión Facial del Dolor de Oveja SPFES. La SPFES es una herramienta para medir los niveles de dolor basados en las expresiones faciales de las ovejas, y se ha demostrado que reconoce el dolor con gran precisión. Sin embargo, capacitar a las personas para usar la herramienta puede llevar mucho tiempo.y el sesgo individual puede conducir a puntajes inconsistentes.
Para que el proceso de detección del dolor sea más preciso, los investigadores de Cambridge detrás del estudio actual utilizaron el SPFES como la base de un sistema de IA que utiliza técnicas de aprendizaje automático para estimar los niveles de dolor en las ovejas. El profesor Peter Robinson, quien dirigió elLa investigación, normalmente se centra en enseñar a las computadoras a reconocer las emociones en los rostros humanos, pero una reunión con el Dr. McLennan lo hizo interesarse en explorar si se podría desarrollar un sistema similar para los animales.
"Ha habido mucho más estudio a lo largo de los años con las personas", dijo Robinson, del Laboratorio de Computación de Cambridge. "Pero gran parte del trabajo anterior sobre las caras de los animales fue hecho por Darwin, quien argumentó que todos los humanos y muchos animalesmostrar emoción a través de comportamientos notablemente similares, por lo que pensamos que probablemente habría un cruce entre los animales y nuestro trabajo en rostros humanos ".
Según la SPFES, cuando una oveja tiene dolor, hay cinco cosas principales que le suceden a la cara: sus ojos se estrechan, sus mejillas se tensan, sus orejas se pliegan hacia adelante, sus labios se abren y retroceden, y sus fosas nasales cambian deuna forma de U a una forma de V. El SPFES clasifica estas características en una escala de uno a 10 para medir la gravedad del dolor.
"La parte interesante es que puedes ver una clara analogía entre estas acciones en las caras de las ovejas y acciones faciales similares en humanos cuando tienen dolor; hay una similitud en términos de los músculos en sus caras y en nuestras caras", dijo la coautora Dra. Marwa Mahmoud, investigadora postdoctoral en el grupo de Robinson." Sin embargo, es difícil 'normalizar' la cara de una oveja en un modelo de aprendizaje automático. La cara de una oveja es totalmente diferente en el perfil que mirar de frente, yrealmente no puedes decirle a una oveja cómo posar "
Para entrenar el modelo, los investigadores de Cambridge utilizaron un pequeño conjunto de datos que consistía en aproximadamente 500 fotografías de ovejas, que habían sido recogidas por veterinarios en el curso de proporcionar tratamiento. Yiting Lu, un estudiante universitario de Cambridge en Ingeniería y coautor del artículo, entrenó al modelo etiquetando las diferentes partes de las caras de las ovejas en cada fotografía y clasificando sus niveles de dolor de acuerdo con SPFES.
Las primeras pruebas del modelo mostraron que era capaz de estimar los niveles de dolor con aproximadamente un 80% de precisión, lo que significa que el sistema está aprendiendo. Si bien los resultados con fotografías fijas han sido exitosos, para que el sistema sea más robusto, requieren conjuntos de datos mucho más grandes.
Los siguientes planes para el sistema son entrenarlo para detectar y reconocer rostros de ovejas a partir de imágenes en movimiento, y entrenarlo para que funcione cuando la oveja está de perfil o no mira directamente a la cámara. Robinson dice que si puedenentrenar el sistema lo suficientemente bien, se podría colocar una cámara en un canal de agua u otro lugar donde se congregan las ovejas, y el sistema podría reconocer cualquier oveja que tuviera dolor. El agricultor podría recuperar las ovejas afectadas delcampo y obtener la atención médica necesaria.
"Camino mucho en el campo, y después de trabajar en este proyecto, ahora a menudo me detengo para hablar con las ovejas y asegurarme de que estén felices", dijo Robinson.
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Materiales proporcionado por Universidad de Cambridge . La historia original tiene licencia bajo a Licencia Creative Commons . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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