Поддержать команду Зеркала
Беларусы на войне
  1. Можно ли православным отмечать Рождество 25 декабря, и что тогда делать 7 января? Спросили у священника
  2. Дочь отвечает за отца? Власти забрали дом ребенка основателя «Нового зрения» по уголовному делу ее родителя
  3. «У них другое видение, мы это уже понимаем». Каким будет политическое будущее команды Бабарико — рассуждает Артем Шрайбман
  4. На военном факультете БГУИР висит флаг ЧВК Вагнера. Снимки случайно опубликовал сам университет
  5. Эксперты рассказали, чего добивается Россия в переговорах, чтобы получить более выгодное положение для повторного вторжения в будущем
  6. Беларусу, воевавшему в Украине на стороне РФ и вернувшемуся по обмену пленными, на родине дали не менее 10 лет колонии
  7. Путин еще в 2001-м говорил Бушу, что Украина «веками была частью России», и грозил проблемами. В США опубликовали стенограммы


/

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.