Ученые создали переводчик свиней, который расшифровывает эмоции по хрюканью

Международная группа исследователей сообщила о разработке алгоритма, который может переводить эмоциональное состояние свиней по звуку их хрюканья. Исследователи указывают, что систему можно использовать для наблюдения за самочувствием свиней на ферме в режиме реального времени.

Домашние свиньи демонстрируют очень сложные варианты вокального выражения. Предыдущие исследования установили корреляцию между высокочастотными звуками, такими как визг и крик, связанными с отрицательными эмоциями, и низкочастотным ворчанием, связанным с положительными или нейтральными эмоциями. Но между этими двумя крайностями находится набор звуков, которые менее понятны.

Новое исследование сначала было направлено на то, чтобы понять широкий спектр вокализаций свиней. Для этого исследователи каталогизировали 7414 различных звуков свиней, собранных у 411 животных.

Каждый звук свиньи сопровождался тщательным наблюдением за поведением и, по возможности, мониторингом частоты сердечных сокращений, чтобы установить положительные или отрицательные эмоциональные ассоциации. Изучались позитивные сценарии, такие как сосание поросят или игра с игрушками, а также отслеживались эмоционально негативные сценарии, включая драки, разлуку с семьей и бойню.

В целом результаты подтвердили предыдущие наблюдения, связывающие высокочастотные звонки с негативными эмоциональными состояниями, а низкочастотные звуки — с позитивными эмоциональными состояниями. Однако исследователи обнаружили значительный объем звуков, которые не коррелировали с этим простым различием.

Было обнаружено, что две конкретные акустические характеристики так же важны, как и частота, для понимания эмоциональной валентности: продолжительность и скорость амплитудной модуляции. Например, было установлено, что высокочастотный визг представляет собой положительную эмоцию, когда он был коротким и содержал мало амплитудных модуляций.

«Существуют явные различия в криках свиньи, когда мы смотрим на позитивные и негативные ситуации, — объясняет Элоди Брифер, автор исследования из Копенгагенского университета. — В позитивных ситуациях крики намного короче, с небольшими колебаниями амплитуды. В частности, мычание начинается высоко и постепенно снижается по частоте».

Затем исследователи использовали нейронную сеть для разработки алгоритма, который может переводить эмоциональные характеристики звуков свиньи. В этом исследовании, подтверждающем концепцию, ученые утверждают, что первоначальная итерация алгоритма может правильно переводить эмоции свиней из их криков с точностью 92%.

Долгосрочная цель, по словам исследователей, состоит в том, чтобы разработать какое-то приложение, которое могло бы отслеживать эмоциональное состояние свиней в режиме реального времени.

Ученые также предполагает, что их аналитический метод можно перенести на другие виды млекопитающих, что предполагает возможность создания своего рода универсального переводчика, который мог бы отслеживать эмоции животных по издаваемым ими звукам.

«Мы обучили алгоритм расшифровывать хрюканье свиней, — сказал Элоди Брифер. — Теперь нам нужен кто-то, кто хочет превратить алгоритм в приложение, которое фермеры смогут использовать для улучшения благополучия своих животных».