Куры издают больше звуков, чем многие думают. Они кудахчут, когда довольны, кричат, когда напуганы, и поют, когда откладывают яйца. Их цыплята тоже издают звуки и варьируют их, чтобы сигнализировать об удовольствии или огорчении. Теперь ученые разработали программу искусственного интеллекта (ИИ), которая автоматически идентифицирует эти сигналы, что может помочь фермерам спасти тысячи цыплят и миллионы долларов сельскохозяйственного труда.

«Результаты – важный следующий шаг к индикатору благополучия птиц», говорит Бас Роденбург, ученый из Утрехтского университета, не участвовавший в исследовании. По его словам, эта работа может даже изменить отношение общества к промышленным фермам. В целом общественность в целом предпочитает потреблять цыплят и сельскохозяйственных животных от чутких производителей, которые заботятся о благополучии своих животных, как показали другие исследователи.

В раннем возрасте цыплята издают крики о бедствии – пронзительное повторяющееся чириканье – чтобы привлечь внимание своей курицы-наседки, от которой они получают тепло и пищу. Она отвечает призывами о еде, показывая цыплятам, где кормиться. Но в коммерческом курятнике цыплята кричат, когда им неудобно, они социально изолированы или голодны. Ответ на эти призывы может быть разницей между жизнью и смертью: цыплята, которых игнорируют, с большей вероятностью похудеют и преждевременно умрут. Ученые, занимающиеся вопросами защиты животных, пытались разработать автоматические методы, которые помогут фермерам лучше выявлять такие ситуации.

Чтобы улучшить эти усилия, исследователи из Городского университета Гонконга записали вокализацию цыплят, содержащихся в Lingfeng Poultry Ltd., крупном производителе птицы в китайской провинции Гуанси. Птицы содержатся в клетках, сложенных друг на друга (по три клетки на стопку и от 13 до 20 особей на клетку), по 2000-2500 кур в каждом сарае.

В течение года исследователи записывали окружающую среду, улавливая все, от естественных звуков фермы, таких как звуки рабочих, моющих полы сарая, до криков бедствия цыплят. Затем они преобразовали все эти шумы в звуковые изображения, известные как спектрограммы, и использовали их для обучения типа программы ИИ, называемой глубоким обучением. Подобные программы были разработаны для распознавания эмоционального состояния коров на молочных фермах.

Используя записанные звуки из амбаров, а также звуки, издаваемые в режиме реального времени во время живой демонстрации, алгоритм быстро и успешно идентифицировал 97% сигналов бедствия, когда их издавали цыплята, отличая их от других звуков цыплят и от общего шума амбара, сообщили исследователи в Journal of the Royal Society Interface.

Тем не менее, «необходима дополнительная работа», чтобы сделать исследование «коммерчески жизнеспособным в реальных условиях», говорит Мариса Эразмус, специалистка по поведению и благополучию животных из Университета Пердью, которая не участвовала в этом исследовании. Это признают и сами гонконгские ученые. Тем не менее, поскольку подход работал в режиме реального времени, когда цыплята давали сигналы бедствия, это большой прогресс, говорит она. Это «приближает исследователей на один шаг к возможности автоматически отслеживать здоровье и благополучие сельскохозяйственных животных».

Она и Роденбург могут представить, например, систему оповещения на крупной коммерческой ферме, которая предупреждает рабочих о конкретной клетке, где цыпленок находится в бедственном положении, чтобы они могли оказать необходимую и своевременную помощь. И это может привести к будущему с гораздо большим количеством счастливого кудахтанья.