Емоції тварин можна розшифрувати за допомогою розпізнавання голосу

Емоції тварин можуть бути складними для розшифровки, але технологічний прогрес може допомогти краще їх розуміти. Новий алгоритм машинного навчання здатний розрізняти позитивні та негативні емоційні стани у різних видів тварин.

Голосові сигнали та емоції тварин

Ці відкриття можуть змінити підхід до догляду за худобою та дикою природою. Дослідники ретельно аналізували звуки, які видають корови, свині та інші тварини, і виявили, що певні акустичні сигнали вказують на зміни настрою. Команда під керівництвом професора Елоді Ф. Бріфер з Копенгагенського університету використала штучний інтелект для вивчення великої бази звуків свійських тварин, щоб визначити тонкі відмінності, що відображають емоційний стан. Машинне навчання порівнювало такі аудіохарактеристики, як висота та гучність звуків. Навчившись на тисячах записів, система досягла 89,49% точності у визначенні емоційних станів у семи видах копитних.

Як штучний інтелект визначає емоції тварин

Дослідники помітили, що зміни у вокалізації супроводжують зміни в емоційному стані. Особливо показовими виявилися такі параметри, як тривалість звуку, діапазон висоти тону та розподіл енергії. Наприклад, короткі звуки можуть вказувати на збудження, а повільні – на занепокоєння. Такий підхід допоможе ветеринарам і доглядачам тварин раніше виявляти ознаки стресу.

«Цей прорив підтверджує, що штучний інтелект може розпізнавати емоції в різних видів на основі голосових сигналів. Це може революціонізувати догляд за тваринами, управління господарствами та охорону природи», – зазначила Бріфер.

Переваги визначення емоцій тварин

Фермери часто стикаються з проблемами здоров’я та поведінки у стадах. Вони можуть спостерігати занепокоєння, втрату апетиту або інші ознаки неблагополуччя.

«Розуміння того, як тварини виражають емоції, допоможе покращити їхнє благополуччя. Якщо ми зможемо вчасно виявляти стрес чи дискомфорт, то зможемо запобігати проблемам», – зазначила Бріфер.

Ця технологія може автоматизувати спостереження за тваринами, виявляючи відхилення та сповіщаючи персонал про необхідність втручання.

Ширші наслідки дослідження

Деякі дослідження пов’язують емоційні звуки у ссавців з еволюційними моделями комунікації. Ще Чарльз Дарвін припускав, що спільні риси можуть пояснювати схожі прояви страху або задоволення у різних видів. Виявлення паралелей у голосових сигналах може допомогти зрозуміти, як формувалася мова. Це також може пояснити, чому інтонація є важливим елементом соціальних зв’язків. Дослідники сподіваються, що їхні дані стануть ресурсом для подальших наукових розвідок.

«Ми робимо ці дані відкритими, щоб прискорити дослідження штучного інтелекту у розумінні тварин і покращенні їхнього добробуту», – підсумувала Бріфер.

Подальші напрями досліджень

Наразі дослідження спирається на високоякісні аудіозаписи, але реальні умови ферм і природних середовищ містять більше шумів, що може ускладнити аналіз. Також емоції – це лише частина загального добробуту тварин. Важливими залишаються фізичне здоров’я та соціальні потреби. Майбутні дослідження можуть охопити інші групи тварин, зокрема приматів і морських ссавців, щоб визначити універсальні закономірності у вокалізації емоцій.

Глибше розуміння емоцій тварин

Лідери індустрії виявляють інтерес до технологій, що спрощують моніторинг тварин. Автоматизація дозволить виділяти більше часу на безпосередній догляд. Ця технологія може бути корисною для заповідників, зоопарків і дослідницьких центрів. Розширене розуміння емоційних сигналів також може вплинути на етичні стандарти утримання тварин. Штучний інтелект уже досяг значних успіхів у розпізнаванні патернів. Ці дослідження можуть змінити наш погляд на тварин і сприяти створенню гуманніших систем догляду. Результати дослідження опубліковані в журналі iScience.