Investigadores estão a desenvolver sistemas baseados em inteligência artificial (IA) capazes de decifrar as emoções de animais, desde sinais de dor até estados emocionais mais complexos. Recentemente, um artigo na revista Science destacou avanços promissores neste campo, com implicações significativas para o bem-estar animal.

Um exemplo inovador é o Intellipig, desenvolvido por cientistas da Universidade do Oeste de Inglaterra, em Bristol, e do Rural College da Escócia. Este sistema analisa fotografias das faces de porcos, captadas durante a alimentação, para identificar sinais de dor, doença ou stress emocional. Caso detete alguma anomalia, alerta o agricultor, permitindo uma intervenção rápida e personalizada, ajustando a alimentação a cada animal.

A ciência já reconhece que os mamíferos partilham músculos faciais usados para expressões emocionais, como descrito por Darwin em 1872. Contudo, os humanos têm dificuldade em interpretar expressões animais, levando ao desenvolvimento de "escalas de caretas" que associam movimentos musculares específicos a estados como dor ou stress. Por exemplo, cavalos com dor podem mostrar "rugas de preocupação" acima dos olhos, enquanto relaxam as orelhas e olhos em estados normais.

A IA supera os humanos na rapidez e precisão da análise facial, mas precisa de ser treinada. Investigadores marcam manualmente pontos cruciais em fotografias de rostos de animais (como olhos e narinas), criando mapas digitais que servem como base para o sistema. Depois, a IA analisa a distância entre esses pontos para identificar expressões relacionadas a dor ou stress.

Na Universidade de Haifa, uma equipa responsável por um software de reconhecimento facial para cães perdidos está agora a treinar a IA para identificar sinais de desconforto em animais. O processo baseia-se em "landmarks" – pontos-chave na face que ajudam a mapear os movimentos musculares.

Estudos mostram que cães e humanos partilham 38% das expressões faciais, permitindo à IA explorar semelhanças anatómicas para detetar sinais subtis de desconforto. O mesmo sistema identificou dor em gatos com 77% de precisão.

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Outra abordagem foi testada na Universidade de São Paulo, onde um investigador treinou uma IA para analisar imagens de cavalos antes e depois de cirurgias e da administração de analgésicos. O sistema concentrou-se nos olhos, orelhas e boca dos animais, aprendendo autonomamente a identificar sinais de dor com uma precisão de 88%.

A IA está a evoluir para além da identificação de dor e stress, aprendendo a decifrar emoções mais complexas. Experiências mostraram que a tecnologia consegue diferenciar estados como frustração e felicidade em cães e cavalos. Num estudo, cavalos que descobriam que um petisco não estava presente exibiram expressões categorizadas pela IA como "desapontamento", algo que os humanos raramente reconhecem.

Estes avanços dependem de trabalho humano intensivo para associar expressões faciais a emoções ou estados de saúde. No entanto, sistemas de aprendizagem profunda já conseguem superar algumas limitações, oferecendo resultados mais rápidos e, por vezes, mais precisos do que especialistas humanos.

O potencial para melhorar o bem-estar animal é imenso, com aplicações em quintas, abrigos de animais e até em competições equestres.