System uczy się rozpoznawać ból u zwierząt

Od dawna prowadzone są badania nad rozpoznawaniem emocji u ludzi, odczytywaniem kłamstwa i udawanych ekspresji. Te same narzędzia można zastosować u zwierząt, ale w zupełnie innym celu.

Naukowcy z Uniwersytetu w Cambridge opracowali system oparty na sztucznej inteligencji, który wykorzystuje pięć odmiennych wyrazów owczego oblicza, aby rozpoznać, czy zwierzę cierpi, i ocenić stopień bólu. Komputer porównuje je ze standardowym narzędziem pomiarowym opracowanym przez lekarzy weterynarii. Rezultaty badań zostały przedstawione 1 czerwca tego roku na 12. Międzynarodowej Konferencji IEEE w Waszyngtonie.

Najczęstszymi przyczynami bólu u owiec są schorzenia nóg, zakażenia lub uszkodzenia ścięgien i mięśni, a także stany zapalne wymienia wywołane urazami czy infekcją bakteryjną. To najpowszechniejsze dolegliwości występujące w dużych stadach. Wiarygodna i skuteczna ocena bólu mogłaby pomóc na wczesnym etapie choroby, co prowadziłoby do szybszego podjęcia leczenia i zmniejszenia cierpienia zwierząt.

Czytanie z twarzy

„Można zaobserwować wyraźną analogię pomiędzy oznakami cierpienia u owiec i ludzi" – twierdzi współautorka badania dr Marwa Mahmoud.

Podobnie jak w przypadku większości zwierząt do oceny bólu u owiec używa się wyrazu ich pyska. W 2016 r. dr Krista McLennan z Uniwersytetu w Chester opracowała skalę ekspresji mimiki tych zwierząt (Sheep Pain Facion Expression Scale – SPFES). Okazało się, że rozpoznanie dyskomfortu odbywa się z dużą dokładnością. Problemem jest jedynie interpretacja wyników. Szkolenie ludzi do korzystania z tej metody jest czasochłonne, a indywidualne nastawienie może doprowadzić do niespójności wyników.

Sztuczny zoopsycholog

Naukowcy postanowili wyeliminować omylny czynnik ludzki. W tym celu przeprowadzili badania, stosując SPFES jako podstawę systemu opartego na sztucznej inteligencji, który wykorzystuje techniki uczenia się maszyn. Kierujący badaniami prof. Peter Robinson z Cambridge Laboratory Computer skupiał się dotąd na uczeniu komputerów rozpoznawania ludzkich emocji, ale spotkanie z dr McLennan sprawiło, że zainteresował się zastosowaniem tej metody także u zwierząt.

– Wiele wcześniejszych prac zostało wykonanych przez Karola Darwina, który twierdził, że wszyscy ludzie i część zwierząt komunikuje emocje za pomocą niezwykle podobnych ekspresji – twierdzi prof. Robinson. – Uznaliśmy to za punkt styczny między ludźmi a zwierzętami i podstawę badań.

Zgodnie z SPFES, gdy owca odczuwa ból, na jej pysku zmienia się pięć głównych elementów: oczy stają się węższe, policzki zapadnięte, uszy pochylają się do przodu, wargi opadają, a nozdrza zmieniają się z kształtu litery U na V. Po analizie tych objawów SPFES klasyfikował je i określał poziom bólu w skali od 1 do 10.

– Trudno znormalizować owczy pysk i zastosować w modelu uczenia się maszyn – mówi dr Marwa Mahmoud. – Wygląda zupełnie inaczej pod różnym kątem. Nie można przecież kazać owcy pozować do zdjęcia.

Badanie zostało wykonane na stosunkowo małej próbie – około 500 zdjęć owiec. Materiał zebrano dzięki pomocy lekarzy weterynarii podczas leczenia zwierząt. A i tak wczesne testy modelu wykazały, że system potrafił oszacować poziom bólu z dokładnością do około 80 proc., a to oznacza, że jest w stanie uczyć się mimiki owiec. Mimo że użycie fotografii okazało się skuteczne, zespół chce dążyć do jeszcze większej wydajności. Potrzebuje do tego znacznie obszerniejszych zbiorów danych.

Następnymi krokiem jest przeszkolenie systemu, by nauczył się rozpoznawania stanu owiec za pomocą ruchomego obrazu oraz w innych ujęciach, na przykład z profilu. Robinson twierdzi, że odpowiednio przygotowane urządzenia można będzie umieszczać w korytach z wodą, by wykrywać wczesne objawy bólu. Wtedy pomoc medyczna mogłaby przyjść znacznie wcześniej.