Yapay Zeka Neden Keçi Yüzlerine Bakıyor
Yapay Zeka tabanlı sistemler erken stres belirtilerini tanımlamada yardımcı olabilir. Nitin Prabhudesai/Getty Images
Hasta mırıldandı ve yüzünü buruşturdu, ancak doktoruyla konuşmayı reddetti. Hasta bir keçiydi. Hayvanların acılarını tanımak oldukça zordur. Bunun için insanlar, ince vücut dili veya davranış değişikliklerine güvenmek zorundadır. Ancak, Scientific Reports’ta açıklanan yeni bir yapay zeka modeli, sadece yüz ifadelerini kullanarak keçilerdeki acıyı tanımlayarak bu süreci otomatikleştiriyor. Model, %80 doğruluk oranına ulaştı ve hayvan sağlığını otomatik olarak izlemek için umut vadeden bir yol sunuyor.
## Yapay Zeka ile Keçi Ağrılarının Tanınması
Geleneksel olarak, hayvan ağrılarını tespit etmek, belirli ipuçlarını – kalkmış bir dudak, genişlemiş bir burun deliği – el ile fotoğrafları veya videoları analiz ederek ve bireysel türler için özel ağrı ölçekleri oluşturarak yapılır. Ancak, Florida Üniversitesi veteriner anestezi uzmanı Ludovica Chiavaccini, insanlar olarak hayvanların acılarını hem algıladığımızı hem de yorumladığımızı belirterek, “bilgisayar sadece desenleri alır” diyor.
Chiavaccini ve ekibi, farklı türlerde ve yaşlarda, farklı tıbbi durumlardaki 40 keçiyi bir veteriner hastanesinde videoya çekerek, 5.000’den fazla sabit kare oluşturdu. Davranışsal ağrı ölçeği, klinik geçmiş ve fiziksel muayeneler kullanarak, her bir keçiyi acı içinde veya olmadıklarına göre sınıflandırdılar. Ekip, farklı resim grupları üzerinde bir algoritmayı eğiterek üç farklı yaklaşım denedi ve eğitimi test etmek için diğer resimleri sakladı. En dengeli model, acılı ve acısız keçileri tespit etmede benzer şekilde başarılı olan, karelerin dörtte birini eğitilmiş, geri kalanını ise kullanarak ince ayar yaptı ve iki ek keçinin videolarında test etti. Bu süreci farklı gruplamalarla beş kez tekrarlayarak ortalama %80 doğruluğa ulaşıldı. Bu eğitim, “30 yıllık klinik deneyimi 30 dakika içinde oluşturuyor” diyor Chiavaccini.
## Uzmanların Görüşleri
Kediler için benzer AI araçları mevcut olmasına rağmen, daha iyi kurulmuş ifade tabanlı ağrı ölçeklerine sahip kediler için bu tür bir ağrı ölçeği sadece genç, sağlıklı erkeklerde geçerliydi. Chiavaccini, keçi ağrı ölçeklerinin eksikliğinden ve bir mezun öğrencisinin tarım fuarında sunumlarını yaptıktan sonra hayvanlara olan ilgisinden esinlenmiştir. Benzer yöntemlerle oluşturulan AI destekli araçlar, bir gün veterinerlere daha hızlı ve daha doğru teşhis koymalarında veya çiftçileri hayvanların başlangıç aşamalarında sıkıntıya düşmeleri konusunda uyarabilir. “Bu çalışma, hayvan bakımında AI’nın daha geniş kullanım potansiyelini gösteriyor ve farklı türler arasında daha fazla keşfe ihtiyaç olduğunu vurguluyor” diyor insan ve hayvan davranış AI’sında uzmanlaşmış Glasgow Üniversitesi bilgisayar bilimcisi Marwa Mahmoud.
İfade tabanlı ağrı değerlendirme araçları zaten sözel olmayan insan hastaları için mevcut olsa da, bu sistemlerin etkinliği düşük görüntü kalitesi veya alt optimal kamera açıları tarafından sınırlanabilir. “Çoğu mühendislik problemini çözdük, dağınık, gerçek dünya koşullarına uyum sağlama gibi, bu, insan tıbbına yardımcı olabilir” diyor Chiavaccini. “Doktorlar mükemmel ışıklandırmadan veya baş hizalamadan endişe ediyorlar. Ben ise burada kameramla bir keçinin peşinden koşuyorum.”
