שני סטודנטים לתואר ראשון בהנדסת תעשייה וניהול בשנקר פיתחו מודל חדשני, מבוסס ראיה ממוחשבת ולמידת מכונה, שיודע לזהות כאב אצל פרות רק מתוך צפייה בסרטוני וידאו. המודל מצליח לזהות סימני כאב בדיוק גבוה יותר מזה של וטרינרים מומחים - ומהווה צעד משמעותי לשיפור רווחת בעלי החיים ולשילוב מתקדם של AI בחקלאות.
את המודל פיתחו השניים במסגרת פרוייקט הגמר שלהם, בהנחיית ד"ר מרסלו פייגלשטיין מרצה בכיר במכללה האקדמית תל-חי שחוקר זיהוי אוטומטי של רגשות בבעלי חיים בעזרת בינה מלאכותית. המודל פותח בשיתוף חוקרים בבינה מלאכותית ווטרינריה ממעבדת Tech4Animals באוניברסיטת חיפה, אוניברסיטת סאו פאולו (ברזיל), וושינגטון סטייט (ארה"ב) ואוניברסיטת נורת'מבריה (אנגליה).
הסטודנט גיל אליאס, במקור ממושב כפר חסידים שליד חיפה, גדל במשפחה חקלאית. "נחשפתי לבעיה בדיר כבשים, לאחר שלא הבחנתי בכבשים העומדות להמליט. הצצתי בתא ההמלטות והלכתי, וכשחזרתי גיליתי שני טלאים ללא רוח חיים, לאחר שלא היה איש לסייע בהמלטה", הוא סיפר. "רציתי לפתח מערכת שתדע לזהות המלטות בזמן אמת, בין היתר כדי לאפשר להורים שלי לישון בלילה בלי לבדוק שוב ושוב את הכבשים. כשנכנסתי לעומק הבעיה, הבנתי שאם מצלמות יוכלו לזהות כאב - נוכל לשפר משמעותית את הטיפול בבעלי חיים ומשם הפרוייקט החל".
במסגרת המחקר ניתח יחד עם שותפו נבו שעשוע עשרות סרטוני וידאו של פרים לפני ואחרי ניתוחים כירורגיים וטרינריים, תוך מיפוי של שפת גוף, תנועות פנים, והבעות המעידות על כאב. המודל שפיתחו הסטודנטים הצליח לזהות את הרגעים שבהם הפרה חווה כאב באופן עקבי ואובייקטיבי, ובכך להתגבר על מגבלות הסובייקטיביות האנושית בזיהוי מצוקה. את הסרטונים קיבלו מברזיל וארצות הברית.
שעשוע הסביר כי "לווטרינרים יש שתי שיטות לאבחון כאב, הראשונה לפי הבעות הפנים, כמו מתיחות בלסת, סביב העיניים ומיקום האוזניים, והשנייה היא התנהגות, להבחין בתיאבון שירד, בתקשורת עם חיות אחרות ועוד. המודל שלנו מזהה כאב אצל הפרה לפי תמונה וסרטון, ואנחנו הצלחנו להתעלות על היכולת של הווטרינרים".
כאמור, הממצאים הראו שהמודל הצליח לא רק לחקות את היכולת האנושית לזהות כאב של פרות - אלא אף לעקוף אותה. בהשוואה ישירה מול צוות וטרינרים שמשתמשים בשיטת ניקוד לזיהוי כאב של הבעות פנים והתנהגות חיות - הבינה המלאכותית הראתה עליונות ברורה בדיוק ובאמינות, בכך שהיא זיהתה כאב בדיוק גבוה יותר, והצליחה לשפר את האבחון בשיעור משמעותי לעומת וטרינרים.
המחקר הוגש לפרסום בכתב העת המדעי Scientific Reports מבית Nature. לדברי ד"ר מרסלו פייגלשטיין, מוביל הפרויקט, "המערכת הזו נותנת לעובדי משק ולווטרינרים עיניים נוספות. היא יכולה לזהות סימני מצוקה בצורה אובייקטיבית - בלי תלות בניסיון, זמן פנוי או עייפות של האדם. פרויקט זה הוא דוגמה מאלפת לניצול טכנולוגיה מתקדמת לטובת חמלה ושיפור רווחת החיה".
השלב הבא של שני הסטודנטים: לממש את החלום ולפתח מוצר שיוכל לזהות אירועים בעדר, כמו המלטות בזמן אמת וכך לעזור גם לחקלאים וגם לחיות לקבל טיפול בזמן.
