Pesquisadores desenvolvem sistema capaz de identificar sentimentos em animais
O estudo explora como a IA pode ser aplicada para interpretar expressões faciais de animais, identificando sinais de dor, estresse e até mesmo emoções mais complexas. A tecnologia busca solucionar uma limitação enfrentada por humanos, que muitas vezes têm dificuldades para compreender corretamente o estado emocional dos animais.
Um dos exemplos desse avanço é o Intellipig, um sistema que fotografa os rostos de porcas ao entrarem nas baias de alimentação. A IA identifica individualmente cada animal com base em características faciais, como focinho, orelhas e olhos, analisando suas expressões para detectar sinais de dor, doença ou estresse. Caso sejam encontrados indícios de desconforto, o sistema emite um alerta imediato ao fazendeiro. Além do Intellipig, pesquisadores ao redor do mundo estão desenvolvendo sistemas semelhantes para diversas espécies, incluindo ovelhas, cavalos, gatos, cães e primatas.
A IA pode superar especialistas na identificação de sinais sutis de dor ou estresse, pois consegue detectar movimentos musculares imperceptíveis a olho nu. Enquanto humanos levam cerca de 100 segundos para analisar uma única imagem e até 3 horas para processar 30 segundos de vídeo, a IA realiza essa análise quase instantaneamente.
Para treinar esses sistemas, pesquisadores inicialmente marcam manualmente pontos-chave (landmarks) em milhares de fotos, correspondendo a regiões como bordas dos olhos e boca. Com essa base, a IA aprende a medir distâncias e ângulos entre esses pontos para inferir mudanças na expressão facial. Em abordagens mais avançadas, redes neurais de deep learning permitem que a IA identifique autonomamente quais alterações faciais estão associadas a determinadas condições, como dor ou frustração, sem que esses critérios sejam previamente definidos pelos pesquisadores.
Em testes, alguns sistemas atingiram uma precisão superior à de especialistas humanos — a IA diagnosticou dor em ovelhas com 82% de precisão, enquanto humanos acertaram 70% dos casos. Outros experimentos envolveram a diferenciação entre estados emocionais como “felicidade”, “frustração” e “desapontamento” em cães, gatos e cavalos, com a IA alcançando taxas de acerto consideráveis.
Entre os desafios para a adoção dessa tecnologia, destaca-se o chamado “black box”, ou seja, a dificuldade de compreender exatamente quais características a IA utiliza para tomar suas decisões. Além disso, a obtenção de um volume suficiente de imagens de alta qualidade, onde o estado emocional dos animais esteja claramente identificado, é outro obstáculo para o aprimoramento dos modelos.
Os pesquisadores estão agora explorando formas de expandir a capacidade da IA para reconhecer não apenas dor e estresse, mas também emoções mais sutis e complexas, como alegria, frustração e intenção de agir (como iniciar uma brincadeira).
A tecnologia pode ter aplicações em fazendas inteligentes, clínicas veterinárias, competições e ambientes domésticos, aprimorando os cuidados e a compreensão dos animais. Aplicativos poderiam permitir, por exemplo, que donos de pets escaneiem os rostos de seus animais e recebam uma análise rápida sobre seu bem-estar.