透過人工智能技術評估競賽馬匹的福祉

Publié le 24 6 月 2025 à 03h59
modifié le 24 6 月 2025 à 03h59

馬匹與人類之間的互動引發了關於動物福利的重大問題。這個主題,尤其是在馬術比賽期間,是重要的,值得持續的關注。人工智能工具的出現正在改變這一評估,提供了客觀的度量。憑藉創新的技術,只有可能檢測到馬匹的*不適徵兆*,這對於這些動物的健康來說是一個重要的進展。這一挑戰提高了業界人員的認識,讓他們意識到確保馬的福祉的重要性,同時回應日益增長的社會關注。這項研究的前景顯示了一個*新時代*馬匹情感評估的來臨,尤其在比賽中。

人工智能技術在馬匹服務中的應用

來自國家農業、食品與環境研究院(Inrae)的一組動物行為學家已經開發出一種人工智能設備,能夠評估比賽中的馬匹福利。這項科學創新基於一個機器學習程序,從一組標註的照片中發展而來。檢測馬匹在圖像和視頻上的不適的準確率約為90%,證明了這項技術的有效性。

馬匹情感的理解

先前的研究已經顯示馬匹能夠理解人類的情感。相反,對這些動物所經歷的感覺的理解仍然有限。得益於Inrae開發的這一工具,現在能更客觀地衡量馬在馬術賽事中的感受。馬匹在照片和視頻中所呈現的面部表情,現在成為可能出現壓力的主要指標。

行為和情感的分析

領導該項目的莉亞·蘭薩德指出,頭部表情及其解讀的重要性。研究表明,這些表情能提供比身體姿勢更真實的馬匹福利信息。通過分析這些動作,研究人員成功地將其與馬匹感受到的正面或負面情緒建立了相關性。

社會對馬術實踐的反應

這一技術的實施回應了社會對動物福利日益增長的需求,尤其是在比賽中。東京奧運會期間發生的事件,當中有多起虐待事件受到廣泛報導,進一步放大了對於馬匹待遇的質疑。法國馬醫學協會副主席文森特·布雷奧表示,這項研究對於客觀化馬匹福利問題至關重要。

算法的發展前景

為了豐富這一人工智能程序,Inrae的團隊計劃納入來自先前研究的更多面部表情數據。他們打算將FACS(面部動作編碼系統)應用於馬匹,細致地編碼馬匹頭部每個解剖運動。這一方法能對情感及動物在不同情境下表達舒適或不適的能力進行更深入的解碼。

意識提升及技術解決方案的採用

人工智能在馬術領域的整合引發了更廣泛的問題。它促進了對動物福利問題的更大認知,並朝著在競技用途上更大責任的方向發展。這項技術的進步可能會影響當前的馬術實踐,建立更為嚴格的行為控制和分析標準。

這項研究的影響超越了單純的競賽範疇,涉及整個馬術行業,並引發對於動物在體育運動中使用的倫理性討論。人工智能的逐步引入甚至可能為馬匹的生活質量標準帶來變革。

常見問題解答

人工智能如何幫助評估比賽馬匹的福利?
人工智能通過分析馬匹的照片和視頻來檢測其不適或疼痛徵兆。利用機器學習算法,研究人員可以識別指示動物情感狀態的面部表情和動作。

用於訓練人工智能識別馬匹情感的方法是什麼?
研究人員使用根據不同標準標註的照片,特別是頭部運動和面部表情。這些數據隨後使用適應於馬匹的FACS(面部動作編碼系統)進行分析,以便更好地解讀情感。

人工智能可以檢測到馬匹的不適徵兆有哪些?
人工智能可以檢測到的徵兆包括面部表情的緊張、顯示不適的動作或不自然的姿勢。這些因素有助於判定馬匹是否感到壓力、疲勞或疼痛。

Inrae開發的人工智能工具的準確率是多少?
這一機器學習程序在檢測馬匹不適方面顯示出90%的準確率,這證實了其在評估比賽中動物福利方面的有效性。

哪一方資助了關於馬匹福利的人工智能研究?
這項研究由法國馬術聯合會的Equiaction基金提供資金,突顯出馬術領域中動物福利日益增長的重要性。

人工智能工具可以在比賽中用於實時監控馬匹嗎?
目前,這些工具主要用於賽後分析,但未來有望優化以實現實時跟蹤,從而確保比賽期間馬匹的福利。

通過人工智能評估馬匹情感,競賽者可以獲得哪些好處?
競賽者可以通過及時識別和處理不適徵兆來改善馬匹的表現。這也促進了對馬匹的倫理和負責任的對待,增強了公眾的信任和馬術的聲譽。

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