Un'intelligenza artificiale può capire i versi dei polli e migliorarne il benessere

Usare l'intelligenza artificiale per migliorare il benessere dei polli d'allevamento? Secondo una nuova ricerca della City University di Hong Kong, questa potrebbe diventare una possibilità concreta entro cinque anni. A riportare la scoperta è il quotidiano inglese The Guardian.

Secondo gli studi fatti sul campo, questa tecnologia è stata in grado di distinguere correttamente i versi di sofferenza dei polli da altri rumori dell’allevamento con una precisione del 97%. La caratteristica particolare dell’intelligenza artificiale quindi non sta tanto nel rilevare i versi dei polli, ma nella sua capacità di distinguerli.

Una simile scoperta potrebbe contribuire ad aumentare gli standard di benessere per i polli, ma anche per altri animali da allevamento, che di solito si trovano in enormi capannoni dove per un osservatore umano è difficile individuare eventuali criticità con precisione.

“Il richiamo di soccorso tende a essere più forte degli altri", ha affermato Alan McElligott, professore associato di comportamento e benessere degli animali presso la City University di Hong Kong. 

Il team di McElligott ha sviluppato uno strumento di deep learning (l’apprendimento automatico dell’intelligenza artificiale, Ndr) capace di identificare autonomamente le chiamate di soccorso dei polli. Per “addestrare” il dispositivo, i ricercatori hanno usato delle registrazioni di polli già classificate da esperti umani. In questo modo, per la macchina è stato più semplice identificare il tipo di suono emesso dagli animali.

Prima di rendere il dispositivo disponibile per la commercializzazione, i ricercatori dovranno testarlo in altri tipi di stalla e in allevamenti con diversi standard di benessere degli animali. Se messo a punto, lo strumento potrebbe riuscire anche a prevedere scenari più complessi. Ad esempio quanto peso potrebbero mettere su i polli e quanti di loro potrebbero morire. 

"Abbiamo già dimostrato che le richieste di soccorso sono un buon indicatore di mortalità e tassi di crescita, e questo è un modo per rendere il processo di allevamento ancora più efficiente", ha affermato McElligott. Che con la sua scoperta spera di convincere gli allevatori ad adottare questo tipo di tecnologia anche per altri animali come maiali o tacchini.