Исследователи проанализировали тысячи звуков, издаваемых копытными животными в разных эмоциональных состояниях, и выделили ключевые акустические признаки, определяющие эмоции. Основными факторами, указывающими на положительный или отрицательный характер эмоции, стали изменения длительности звука, распределения энергии, основной частоты и амплитуды. Интересно, что эти закономерности схожи у разных видов. Это может свидетельствовать об эволюционной основе выражения эмоций через звуки.

ИИ-модель обученная на этих данных, классифицировала эмоциональную валентность с точностью 89,49%. Алгоритм хорошо распознавал положительные и отрицательные состояния.

Чтобы помочь другим ученым, авторы работы открыли доступ к своей базе данных, где собраны и классифицированы звуки, выражающие эмоции, у семи видов копытных. Этот ресурс поможет научному сообществу использовать искусственный интеллект для лучшего понимания животных.

Исследование может повлиять на методы, которые используются в животноводстве, ветеринарии и охране природы. Модель на основе искусственного интеллекта позволит разработать автоматизированные системы для отслеживания эмоций животных в реальном времени. Своевременное выявление стресса или дискомфорта поможет предотвратить негативные состояния, а создание условий для положительных эмоций улучшит благополучие подопечных.