## 독서 미스터리 : 염소의 얼굴을 통해 누가 “고통을 보는”사람은 누구입니까?
인공 지능 (AI)의 급속한 발전은 공상 과학에서만 겉보기에만 개방되고 있습니다. 최근 획기적인 연구에 따르면 누구나 자신의 얼굴 분석을 통해서만 염소의 통증을 식별 할 수있는 놀라운 능력이 입증되었습니다. 이 연구는 정서적 인식 기술 분야에서 큰 단계 일뿐 만 아니라 특히 객관적이고 정확하게 고통의 수준을 평가할 때 동물 건강 관리에 대한 새로운 전망을 열어줍니다.
연구원들은 편안한 상태에서 의료 절차로 고통받는 것까지 다양한 상황에서 염소 얼굴 이미지를 포함한 대규모 데이터 세트를 사용하는 AI 사용 모델을 교육했습니다. 이 모델은 귀, 눈, 입, 심지어 근육 긴장과 같은 염소 얼굴의 절묘한 특성을 구별하는 방법을 배우도록 설계되었습니다. 결과는 많은 경우에 사람들의 가시성을 넘어서 염소가 아프고 있는지 여부를 결정하는 데 누구나 크게 정확하다는 것을 보여줍니다.
이것은 많은 큰 의미를 가지고 있습니다. 전통적으로, 동물의 고통스러운 평가는 인간의 주관적 관찰에 크게 의존하며, 이는 쉽게 거짓과 부정확으로 이어질 수 있습니다. 이 분야에서 AI를 적용하면 통증 수준을 평가하기위한 객관적이고 신뢰할 수있는 도구를 제공하여 수의사가 효과적인 치료를 제공하고 동물 통증을 최적으로 최소화하도록 지원합니다.
그러나이 연구는 또한이 기술의 도덕성과 광범위한 적용에 대한 의문을 제기했습니다. 다른 동물의 통증을 평가하는 데 누가 사용할 수 있습니까? 그리고 더 중요한 것은, “읽는”동물 감정이 예상치 못한 결과를 초래할 수 있는지 여부는 무엇입니까? 이러한 문제는 널리 적용되기 전에 철저히 연구해야합니다. 이 분야에서 AI의 발전은 동물에 대한 더 나은 미래를 약속하지만 동시에 도덕과 사회를 신중하게 고려해야합니다.
#AITRIENCE #Frants #DEPARTMENT #DEPARTMENT #CAPTER 우수 #Pain #Pain #EnterPrise #Development #Development #Development #Cread #Step
동물의 통증을 감지하는 것은 자신의 감정을 말할 수 없기 때문에 간단하지 않습니다. 통증이나 평소보다 덜 통증의 징후를 식별하는 방법이 있지만 통증 평가가 항상 쉬운 것은 아닙니다. 특히 동물 상태에 대한 정확한 진술을하는 데 수년간의 경험이 필요합니다.
그러나 인공 지능 (AI)의 개발로 인해이 기술이 모델을 식별하는 데 매우 유용한 분야가 있습니다. 과학자들은 동물의 표정으로 인한 통증을 식별하기 위해 비슷한 아이디어를 적용 할 수 있다고 생각합니다. 그들은 고통스러운 얼굴을 인식 한 수십 년간의 수의사의 경험 이이 과정을 자동화하기 위해 AI 알고리즘에 포함시켜 농민들을 소 치료에 지원할 수 있다고 설명했다. 이 기술은 다른 비 의사 소통 환자, 특히 어린이에게 확장 될 수 있습니다.
최근 Phys.org 웹 사이트는 플로리다 대학교에서 염소와 관련된 실험이 개최 된 연구를보고했습니다. 연구원들은 고통을 느끼는 사람들과 편안한 상태를 포함한 염소가 40 개의 표현을 기록했습니다. 이 수집 된 데이터는 AI 모델에 포함되어 얼굴 표정을 통해 통증을 구별하는 방법을 배우는 데 도움이됩니다.
정보에 따르면,이 알고리즘은 얼굴 표정에 기초한 통증을 결정할 때 정확도가 62% ~ 80%입니다. 정확도를 향상시키기 위해 더 많은 데이터가 필요했지만, 이것은 감정에 따라 더 쉽게 말하지 않는 환자의 통증을 감지 할 수있을 때 임상 전문가에게 큰 의미가 있습니다.
플로리다 대학교의 마취 교수 인 루도바 치아 카치니 (Ludovica Chiavaccini)는 다음과 같이 말했습니다 : “이것은 동물 복지 문제 일뿐 만 아니라 고통스러운 동물이 체중을 늘리고 생산성을 줄이지 않을 것임을 알고 있습니다.” 농민들은 많은 양의 염소를 신속하게 평가할 수있는 모바일 애플리케이션을 가질 것이라고 상상할 수 있습니다. 따라서 각 어린이를 천천히 멈추고 점검하지 않고 신중하게 고려해야하는 사람들을 식별하거나 문제가 심각하게 감지 될 때까지 기다릴 수 있습니다.
이것은 AI가 이전에 사람들이 마스터하는 데 많은 시간과 경험을 소비 해야하는 작업의 적용 가능성과 자동화를 보여주는 영역입니다. 컴퓨터는 사람들이 쉽게 할 수없는 방식으로 정보를 수집하고 분석하는 데 능숙합니다.
동물의 통증을 감지하는 것은 자신의 감정을 말할 수 없기 때문에 간단하지 않습니다. 통증이나 평소보다 덜 통증의 징후를 식별하는 방법이 있지만 통증 평가가 항상 쉬운 것은 아닙니다. 특히 동물 상태에 대한 정확한 진술을하는 데 수년간의 경험이 필요합니다.
그러나 인공 지능 (AI)의 개발로 인해이 기술이 모델을 식별하는 데 매우 유용한 분야가 있습니다. 과학자들은 동물의 표정으로 인한 통증을 식별하기 위해 비슷한 아이디어를 적용 할 수 있다고 생각합니다. 그들은 고통스러운 얼굴을 인식 한 수십 년간의 수의사의 경험 이이 과정을 자동화하기 위해 AI 알고리즘에 포함시켜 농민들을 소 치료에 지원할 수 있다고 설명했다. 이 기술은 다른 비 의사 소통 환자, 특히 어린이에게 확장 될 수 있습니다.
최근 Phys.org 웹 사이트는 플로리다 대학교에서 염소와 관련된 실험이 개최 된 연구를보고했습니다. 연구원들은 고통을 느끼는 사람들과 편안한 상태를 포함한 염소가 40 개의 표현을 기록했습니다. 이 수집 된 데이터는 AI 모델에 포함되어 얼굴 표정을 통해 통증을 구별하는 방법을 배우는 데 도움이됩니다.
정보에 따르면,이 알고리즘은 얼굴 표정에 기초한 통증을 결정할 때 정확도가 62% ~ 80%입니다. 정확도를 향상시키기 위해 더 많은 데이터가 필요했지만, 이것은 감정에 따라 더 쉽게 말하지 않는 환자의 통증을 감지 할 수있을 때 임상 전문가에게 큰 의미가 있습니다.
플로리다 대학교 (University of Florida)의 연관성 교수 인 루도바 치아 카치니 (Ludovica Chiavaccini)는 다음과 같이 말했다. 천천히 또는 심각한 문제가 발견 될 때까지 기다리십시오.
이것은 AI가 이전에 사람들이 마스터하는 데 많은 시간과 경험을 소비 해야하는 작업의 적용 가능성과 자동화를 보여주는 영역입니다. 컴퓨터는 사람들이 쉽게 할 수없는 방식으로 정보를 수집하고 분석하는 데 능숙합니다.
동물의 통증을 감지하는 것은 자신의 감정을 말할 수 없기 때문에 간단하지 않습니다. 통증이나 평소보다 덜 통증의 징후를 식별하는 방법이 있지만 통증 평가가 항상 쉬운 것은 아닙니다. 특히 동물 상태에 대한 정확한 진술을하는 데 수년간의 경험이 필요합니다.
그러나 인공 지능 (AI)의 개발로 인해이 기술이 모델을 식별하는 데 매우 유용한 분야가 있습니다. 과학자들은 동물의 표정으로 인한 통증을 식별하기 위해 비슷한 아이디어를 적용 할 수 있다고 생각합니다. 그들은 고통스러운 얼굴을 인식 한 수십 년간의 수의사의 경험 이이 과정을 자동화하기 위해 AI 알고리즘에 포함시켜 농민들을 소 치료에 지원할 수 있다고 설명했다. 이 기술은 다른 비 의사 소통 환자, 특히 어린이에게 확장 될 수 있습니다.
최근 Phys.org 웹 사이트는 플로리다 대학교에서 염소와 관련된 실험이 개최 된 연구를보고했습니다. 연구원들은 고통을 느끼는 사람들과 편안한 상태를 포함한 염소가 40 개의 표현을 기록했습니다. 이 수집 된 데이터는 AI 모델에 포함되어 얼굴 표정을 통해 통증을 구별하는 방법을 배우는 데 도움이됩니다.
정보에 따르면,이 알고리즘은 얼굴 표정에 기초한 통증을 결정할 때 정확도가 62% ~ 80%입니다. 정확도를 향상시키기 위해 더 많은 데이터가 필요했지만, 이것은 감정에 따라 더 쉽게 말하지 않는 환자의 통증을 감지 할 수있을 때 임상 전문가에게 큰 의미가 있습니다.
플로리다 대학교 (University of Florida)의 연관성 교수 인 루도바 치아 카치니 (Ludovica Chiavaccini)는 다음과 같이 말했다. 천천히 또는 심각한 문제가 발견 될 때까지 기다리십시오.
이것은 AI가 이전에 사람들이 마스터하는 데 많은 시간과 경험을 소비 해야하는 작업의 적용 가능성과 자동화를 보여주는 영역입니다. 컴퓨터는 사람들이 쉽게 할 수없는 방식으로 정보를 수집하고 분석하는 데 능숙합니다.
