Os agricultores podem agora melhorar as condições para as galinhas criadas em explorações comerciais lotadas. Isto é possível através de uma IA que foi treinada para identificar e contar os pedidos de socorro das galinhas. Centenas de milhares de galinhas vivem em condições precárias, amontoadas e com pouca capacidade de locomoção.
Alan McElligott, pesquisador da Universidade da Cidade de Hong Kong, diz que apesar de não ficar com fome ou sede, existem sérias preocupações de bem-estar sobre a forma como as galinhas são produzidas. Seu estudo anterior destacou que a frequência e o volume do pedido de socorro de uma galinha, que é agudo, curto e barato, podem prever a saúde e a taxa de crescimento da ave.
McElligott disse que tais chamados podem ser difíceis de identificar quando há milhares de galinhas cantando juntas. O pesquisador e sua equipe ouviram gravações feitas em grandes granjas de frangos de corte no sudoeste da China. Eles rotularam os chamados de socorro das galinhas e os distinguiram dos sons da fazenda e de outros sons de galinhas que significam medo. Com os dados coletados, os pesquisadores treinaram diversos algoritmos para identificar pedidos de socorro provenientes do ruído de fundo e medir sua frequência e volume.
Como tal, o melhor algoritmo detectou com precisão chamadas de socorro em cerca de 85% das vezes. No entanto, esta IA não foi implantada em uma granja em funcionamento. McElligott disse que há mais trabalho a ser feito para compreender a ligação entre os pedidos de socorro e o bem-estar de uma galinha. Em relação à próxima fase da pesquisa, o especialista destacou que é preciso dar às galinhas condições para que produzam menos pedidos de socorro. Isto significa dar mais espaço às galinhas ou outros enriquecimentos, como dar-lhes fardos de palha para subirem.
Elodie Floriane Mandel-Briefer, cientista da Universidade de Copenhaga, na Dinamarca, desenvolveu ferramentas semelhantes para descodificar as emoções dos porcos. Ela baseou-se nos sons e expressões faciais do animal. Elodie diz que há evidências crescentes de que as emoções dos animais podem ser medidas e monitoradas através do aprendizado de máquina. Ela acredita que esse tipo de avaliação é crucial.
