Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. «Все эти полигоны подлежат закрытию». Чиновники рассказали о проблеме в ЖКХ — говорят, что она достигла критического уровня
  2. Санкции ЕС против Беларуси: Эмбарго на импорт вооружений, четыре банка и восемь предприятий ВПК — «в бан»
  3. «Почему он у вас с наручниками не ходит». На совещании у Лукашенко произошла перепалка с участием чиновников и самого Лукашенко
  4. ВСУ продвинулись к северу от Покровска, несмотря на массированные атаки — ISW
  5. ЕРИП пояснил, какие изменения введет для клиентов с 1 августа
  6. От ограничений по карточкам до отказа от услуг. Банки анонсировали изменения, которые введут в августе
  7. ГУБОПиК случайно раскрыл новую базу «политических», по которой проверяет беларусов. Вот что о ней узнало «Зеркало»
  8. Почему Лукашенко собирает совещание, чтобы обсудить, как сушить зерно и ремонтировать технику? Спросили экс-главу сельхозпредприятия


/

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.