A.I.可以通过咕unt声确定猪的情绪

人类与猪相互作用的最常见方式也许是通过培根。这很美味,但有些不幸

人类与猪相互作用的最常见方式也许是通过培根。这很美味,但有些不幸,因为猪令人着迷,高度聪明的生物,表现出各种各样的情感。因此,许多科学家致力于最大程度地利用这些驯养动物的福利,因为它们过着自己的人类管理的生活。

为此,国际研究人员团队已经训练了人工神经网络,以通过发声来识别猪的情绪。该小组希望在科学报告中发表他们的发现,希望有了更多的修补,可以开发自动化的识别系统来监视猪在工业农场中的幸福感。

较早的工作发现,可以将猪发声分解为高频尖叫和尖叫声,这些尖叫声和尖叫声在负面环境中很普遍,并且在中性或积极的环境中经常听到。例如,一只猪在隔离,战斗或惊讶时可能会尖叫。当与朋友或熟悉的人,饮食或嬉戏跑步时,它会咕gr咕。

考虑到这一点,研究人员努力努力记录数百头猪在不同环境和环境中的数千个发声。他们的最终数据集包括来自411头猪的7,411张录音,从各种情况下涵盖了涵盖商业饲养的猪的整个寿命,包括在受到限制,cast割,护理,富集,处理和huddling的情况下。

(信用:Dario Sabljak / Adob​​e股票)

哥本哈根大学副教授,研究的主要作者埃洛迪·布里弗(Elodie Briefer)在一份声明中说:“当我们看正面和消极的情况时,猪的呼唤有明显的差异。” “在积极的情况下,呼叫远远差,幅度略有波动。更具体地说的是,咕unt声开始高,频率逐渐降低。学习神经网络。这样做会教导网络以识别频谱图中的模式,并将这些模式与正情绪状态或负面的情绪状态相关联,甚至可以识别声音产生的特定背景(例如,当动物正在运行或等待时)。

研究人员最终可以向神经网络显示出新的频谱图,它可以确定猪是处于正情绪还是消极的情绪,精度为91.5%。它甚至可以猜测声音以81.5%的精度制成的情况。

研究人员写道:“这些结果表明,基于一些声学参数的系统能够在某些情况下从单个呼叫(无论猪处于正面还是负面情况)中正确检测到。”

科学家还希望使用模式认可的算法来阐明其他动物的交流。由于它们相当大的大脑和社会倾向,大象,鲸鱼和海豚是主要重点。在2017年,研究人员还使用人工智能软件来分析摩尔马人的各种调用。

研究动物情绪的实用性

这是一个有争议的问题,是动物感受到情感的或多大程度上的问题。一些科学家认为,至少以类似于人类体验情绪的方式,不可能知道动物是否经历情绪。同时,其他人认为,几乎不可能通过分析动物的行为来准确地识别动物的情绪。尽管如此,一些研究人员确实认为动物以至少与我们的经验有些相似的方式体验情绪。在任何情况下,都可以仔细地分析动物的经历,可以说是真实的实用程序。许多现代猪农场利用基于麦克风的系统来监视和分类基于压力的发声和咳嗽。这为看护人提供了潜在的预警,即病原体可能在牛群之间传播。将研究人员的神经网络适应维持商业猪福利的任务可以改善这些系统,同时实现互补目标:改善我们的蹄朋友的福祉,并降低农民的成本。

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