O echipă de cercetători de la Vetmeduni a analizat modul în care inteligența artificială (IA) ar putea contribui la îmbunătățirea bunăstării animalelor de fermă. Studiul, condus de Borbala Foris de la Centrul pentru Nutriția Animalelor și Științe privind Bunăstarea Animalelor, a examinat atât oportunitățile, cât și dificultățile aduse de sistemele automatizate de evaluare a stării animalelor.

Automatizarea în agricultură avansează rapid, iar instrumentele bazate pe IA capătă o importanță tot mai mare. Modelele generative, cum sunt modelele multimodale mari (LMMs), ar putea ajuta la evaluarea bunăstării animalelor la nivel individual. Totuși, studiul arată că dezvoltarea unor astfel de sisteme ridică numeroase provocări.

Provocări tehnologice

O problemă centrală este alegerea indicatorilor potriviți pentru bunăstarea animalelor. Protocoale existente, cum este Welfare Quality Protocol (WQP), au fost create pentru evaluatori umani și trebuie adaptate pentru utilizarea în IA. O dificultate aparte o reprezintă măsurarea continuă a stărilor afective ale animalelor, pentru care nu există încă indicatori validați.

La fel de importantă este calitatea seturilor de date utilizate pentru antrenarea modelelor, așa-numitele „standarde de aur”. Dacă aceste date nu sunt suficient de variate și sigure, modelele nu pot oferi rezultate aplicabile în mod generalizat.

„Cea mai mare provocare este să dezvoltăm sisteme de inteligență artificială care să fie nu doar precise, ci și acceptabile din punct de vedere etic. Trebuie să ne asigurăm că tehnologia reflectă cu adevărat nevoile animalelor și nu se limitează doar la creșterea eficienței,” a explicat Christian Dürnberger de la Institutul Messerli al Vetmeduni.

Studiul menționează că modelele generative precum GPT-4o sunt promițătoare, dar necesită îmbunătățiri. Într-un exemplu de evaluare a curățeniei vacilor de lapte, precizia în analiza membrelor posterioare a fost de 71 %, iar valoarea preciziei mai scăzută, de 63 %. Cele mai bune rezultate au fost obținute atunci când imaginile erau segmentate și prezentau doar partea relevantă a corpului. Totuși, modelul avea tendința să clasifice mai multe imagini ca „murdare”, ceea ce arată dificultăți în recunoașterea spațială.

Aspecte etice și abordarea One Welfare

Pe lângă partea tehnologică, cercetătorii au analizat și implicațiile etice și sociale. Valorile societale diferite și particularitățile agricole din diverse regiuni cer soluții transparente și flexibile. Autorii subliniază că implicarea specialiștilor în bunăstarea animalelor este esențială pentru a dezvolta metode aplicabile în practică. În același timp, atrag atenția asupra riscului ca fermierii să se bazeze prea mult pe sistemele automatizate și să acorde mai puțină atenție observării directe a animalelor.

Cercetătorii susțin o abordare numită One Welfare, care integrează bunăstarea animalelor, bunăstarea oamenilor și protecția mediului. Sistemele bazate pe IA ar putea funcționa ca un fel de „copilot”, oferind recomandări bazate pe date fără a înlocui deciziile umane.

„Inteligența artificială ar trebui înțeleasă ca un instrument care îi sprijină pe fermieri, dar nu îi înlocuiește. Doar prin combinarea cunoștințelor umane cu analizele generate de IA putem obține îmbunătățiri sustenabile în bunăstarea animalelor,” a afirmat Borbala Foris de la Centrul pentru Nutriția Animalelor și Științe privind Bunăstarea Animalelor al Vetmeduni.

Studiul concluzionează că sistemele de acest tip pot contribui semnificativ la bunăstarea animalelor dacă sunt dezvoltate și aplicate cu atenție. Este necesară colaborarea dintre cercetători, fermieri, factori de decizie și societate pentru a asigura atât acceptarea, cât și beneficiile acestor tehnologii.

Sursa: vetmeduni.ac.at