L’intelligenza artificiale sta aprendo nuove frontiere nella comprensione delle emozioni animali. Un studio pionieristico condotto dai ricercatori del Dipartimento di Biologia dell’Università di Copenaghen ha dimostrato che è possibile utilizzare un modello di apprendimento automatico per distinguere tra emozioni positive e negative in sette specie di ungulati, tra cui mucche, maiali e cinghiali.
Analizzando migliaia di vocalizzazioni di ungulati in diversi stati emotivi, i ricercatori hanno identificato indicatori acustici chiave di valenza emotiva. I predittori più importanti per determinare se un’emozione fosse positiva o negativa includevano cambiamenti nella durata, nella distribuzione dell’energia, nella frequenza fondamentale e nella modulazione dell’ampiezza. Sorprendentemente, questi schemi erano in qualche modo coerenti tra le specie, suggerendo che le espressioni vocali fondamentali delle emozioni sono conservate evolutivamente.
Il modello ha raggiunto una precisione impressionante dell’89,49%, segnando il primo studio inter-specie per rilevare la valenza emotiva utilizzando l’IA. “Questa svolta fornisce prove solide che l’IA può decodificare le emozioni tra più specie in base ai modelli vocali. Ha il potenziale per rivoluzionare il benessere degli animali, la gestione del bestiame e la conservazione, consentendoci di monitorare le emozioni degli animali in tempo reale”, afferma Élodie F. Briefer, professore associato presso il Dipartimento di Biologia e ultimo autore dello studio.
Fonte: Science Daily
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