Нейросеть научилась распознавать больных птиц по их крикам

Ученые из Городского университета Гонконга разработали технологию на основе нейросети, которая может распознать тревожное состояние кур с помощью аудимониторинга. Метод позволяет среди тысяч птиц, которые содержатся на большой ферме, обнаружить больных, и что важно — на ранней стадии. Статья об этом опубликована в Journal of the Royal Society Interface.

Куры издают звуки, отражающие разные состояния: удовольствие, страдание, стресс и т. д. Чтобы обучить нейросеть, ученые собирали записи криков кур и цыплят на ферме в китайской провинции Гуанси. Всего получилось 5336 звуковых фрагментов: 3363 — «сигналов бедствия» и 1973 — естественных звуков фермы. Разработчики отметили, что до сих пор идентификация исходящих от птиц сигналов сильно зависела от «ручного аннотирования», то есть требовала участия человека. Их модель, построенная на глубоком обучении, обеспечивает автоматическую идентификацию.

Пока собранных учеными аудиоданных хватило, чтобы нейросеть научилась определять состояние птиц по издаваемым ими звукам с 85%-ной точностью. В частности, она может указать рабочим на клетку с больной птицей. Но технология может использоваться гораздо шире и в коммерческих целях — например, для прогноза роста поголовья или уровня смертности на ферме. Для внедрения в промышленном масштабе системе еще нужно учиться: тревожные крики у разных пород кур могут отличаться.

Поголовье кур во всем мире насчитывает более 45 млрд птиц, которые, как правило, содержатся на больших фермах. Как следует из статьи, во многих случаях новая технология может оказаться очень эффективной альтернативой человеческому персоналу.