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IA já pode indicar como animais est?o se sentindo

Pesquisador em Mil?o criou IA capaz de identificar emo??es positivas ou negativas em sons de animais como porcos,ápodeindicarcomoanimaisest?resultado da mega sena do dia 25/12/2015 cabras e vacas.

O avan?o pode ajudar agricultores, conservacionistas e zoológicos a detectar estresse e monitorar bem-estar animal.

Projetos semelhantes analisam cliques de baleias, express?es de c?es e dan?as de abelhas para decifrar padr?es emocionais e sociais.

Pesquisadores alertam que a IA pode simplificar sinais complexos, exigindo combinar dados sonoros, visuais e fisiológicos.

1 de 2 Gato e cachorro — Foto: Andrew S/Unsplash

Como um animal está se sentindo em um dado momento? Os seres humanos há muito reconhecem certos comportamentos, como o chiado de um gato, como um alerta, mas em muitos casos temos pouca ideia do que se passa na cabe?a de um animal.

Agora temos uma ideia melhor, gra?as a um pesquisador de Mil?o que desenvolveu um modelo de IA que, segundo ele, pode detectar se os sons emitidos pelos animais expressam emo??es positivas ou negativas.

O modelo de aprendizado profundo de Stavros Ntalampiras, publicado na revista científica Scientific Reports, é capaz de reconhecer tons emocionais em sete espécies de animais com cascos, incluindo porcos, cabras e vacas.

O modelo capta características comuns dos sons emitidos por esses animais, como tom, faixa de frequência e qualidade tonal.

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A análise mostrou que os chamados negativos tendiam a ter frequências mais médias a altas, enquanto os chamados positivos se espalhavam de maneira mais uniforme pelo espectro.

Nos porcos, os chamados agudos eram especialmente informativos, enquanto nas ovelhas e nos cavalos os chamados médios tinham mais peso, um sinal de que os animais compartilham alguns marcadores comuns de emo??o, mas também os expressam de maneiras que variam de acordo com a espécie.

Para os cientistas que há muito tentam desvendar os sinais dos animais, essa descoberta de tra?os emocionais comuns entre espécies é o mais recente avan?o em um campo que está sendo transformado pela IA.

As implica??es s?o de longo alcance.

Agricultores poderiam receber alertas mais precoces sobre o estresse do gado, conservacionistas poderiam monitorar remotamente a saúde emocional de popula??es selvagens, e tratadores de zoológicos poderiam responder mais rapidamente a mudan?as sutis no bem-estar dos animais.

Esse potencial para uma nova camada de insights sobre o mundo animal também levanta quest?es éticas.

Se um algoritmo pode detectar com confiabilidade quando um animal está em perigo, qual é a responsabilidade dos humanos de agir? E como nos protegemos contra a generaliza??o excessiva, em que presumimos que todos os sinais de excita??o significam a mesma coisa em todas as espécies?

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De latidos e zumbidos

Ferramentas como a criada por Ntalampiras n?o est?o sendo treinadas para “traduzir” os animais no sentido humano, mas para detectar padr?es comportamentais e acústicos muito sutis para serem percebidos sem ajuda.

Um trabalho semelhante está sendo realizado com baleias, em que a Project Ceti (sigla em inglês para “Iniciativa de Tradu??o de Cetáceos”), organiza??o de pesquisa sediada em Nova York, está analisando sequências padronizadas de cliques chamadas codas.

Há muito tempo acreditava-se que estas sequências codificavam significados sociais, mas agora elas est?o sendo mapeadas em larga escala usando aprendizado de máquina, revelando padr?es que podem corresponder à identidade, afilia??o ou estado emocional de cada baleia.

Em c?es, pesquisadores est?o relacionando express?es faciais, vocaliza??es e padr?es de abanar o rabo com estados emocionais.

Um estudo mostrou que mudan?as sutis nos músculos faciais caninos correspondem a medo ou excita??o. Outro descobriu que a dire??o do abanar da cauda varia dependendo se o c?o encontra um amigo conhecido ou uma amea?a potencial.

2 de 2 Cachorro brincando — Foto: Unsplash/Andy Powell

No Insight Centre for Data Analytics da Dublin City University, estamos desenvolvendo uma coleira de detec??o usada por c?es de assistência treinados para reconhecer o início de uma convuls?o em pessoas que sofrem de epilepsia.

A coleira usa sensores para captar comportamentos treinados do c?o, como girar, que acionam o alarme de que seu dono está prestes a ter uma convuls?o.

O projeto, financiado pela Research Ireland, se esfor?a para demonstrar como a IA pode aproveitar a comunica??o animal para melhorar a seguran?a, apoiar interven??es oportunas e melhorar a qualidade de vida.

No futuro, pretendemos treinar o modelo para reconhecer comportamentos instintivos dos c?es, como dar as patas, cutucar ou latir.

As abelhas também est?o sob a lente da IA. Suas intricadas dan?as de balan?o — movimentos em forma de oito que indicam fontes de alimento — est?o sendo decodificadas em tempo real com vis?o computacional.

Esses modelos destacam como pequenas mudan?as posicionais influenciam a forma como outras abelhas interpretam a mensagem.

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Ressalvas

Esses sistemas prometem ganhos reais no bem-estar e na seguran?a dos animais.

Uma coleira que detecta os primeiros sinais de estresse em um c?o de trabalho pode poupá-lo da exaust?o. Um rebanho leiteiro monitorado por IA baseada em vis?o pode receber tratamento para doen?as horas ou dias antes que um fazendeiro perceba o problema.

Mas detectar um grito de angústia de um animal n?o é o mesmo que entender o que ele significa.

A IA pode mostrar que dois sons emitidos por baleias costumam ocorrer juntos, ou que o guincho de um porco tem características semelhantes ao balido de uma cabra.

O estudo de Mil?o vai além, classificando esses sons como amplamente positivos ou negativos, mas mesmo isso continua usando o reconhecimento de padr?es para tentar decodificar emo??es.

Os classificadores emocionais correm o risco de simplificar comportamentos ricos em binários grosseiros de feliz/triste ou calmo/estressado, como registrar o abano da cauda de um c?o como “consentimento” quando, às vezes, isso pode sinalizar estresse.

Como observa Ntalampiras em seu estudo, o reconhecimento de padr?es n?o é o mesmo que compreens?o.

Uma solu??o é que os pesquisadores desenvolvam modelos que integrem dados vocais com pistas visuais, como postura ou express?o facial, e até sinais fisiológicos, como frequência cardíaca, para construir indicadores mais confiáveis de como os animais est?o se sentindo.

Os modelos de IA também ser?o mais confiáveis quando interpretados em contexto, juntamente com o conhecimento de alguém experiente com a espécie.

Também vale a pena ter em mente que o pre?o ecológico de ouvir é alto.

O uso da IA adiciona custos de carbono que, em ecossistemas frágeis, prejudicam os próprios objetivos de conserva??o que pretendem servir. Portanto, é importante que qualquer tecnologia sirva genuinamente ao bem-estar animal, em vez de simplesmente satisfazer a curiosidade humana.

Quer aceitemos ou n?o, a IA está aqui. As máquinas agora est?o decodificando sinais que a evolu??o aperfei?oou muito antes de nós e continuar?o a melhorar nessa tarefa.

O verdadeiro teste, porém, n?o é o qu?o bem ouvimos, mas o que estamos dispostos a fazer com o que ouvimos. Se gastamos energia decodificando sinais animais, mas usamos as informa??es apenas para explorá-los ou controlá-los mais rigidamente, n?o é a ciência que falha, somos nós.

Shelley Brady n?o presta consultoria, trabalha, possui a??es ou recebe financiamento de qualquer empresa ou organiza??o que poderia se beneficiar com a publica??o deste artigo e n?o revelou nenhum vínculo relevante além de seu cargo acadêmico.