Type de document : preprint d’article scientifique disponible en ligne sur le site de Research Square
Auteurs : Adrian Cheok, Jun Cai, Ying Yan
Résumé en français (traduction) : Déchiffrer les émotions aviaires : une nouvelle approche basée sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour comprendre les vocalisations des poulets
Dans cette étude novatrice, nous présentons une nouvelle approche de la communication inter-espèces, axée sur la compréhension des vocalisations des poulets. En nous appuyant sur des modèles mathématiques avancés d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique, nous avons mis au point un système capable d’interpréter divers états émotionnels chez les poulets, notamment la faim, la peur, la colère, le contentement, l’excitation et la détresse. Notre méthodologie utilise une technique d’IA de pointe que nous appelons Deep Emotional Analysis Learning (DEAL), une approche hautement mathématique et innovante qui permet une compréhension nuancée des états émotionnels par le biais de données auditives. DEAL s’appuie sur des algorithmes mathématiques complexes qui permettent au système d’apprendre et de s’adapter à de nouveaux modèles vocaux au fil du temps. Nous avons mené notre étude sur un échantillon de 80 poulets, en enregistrant et en analysant méticuleusement leurs vocalisations dans diverses conditions. Pour garantir la précision des interprétations de notre système, nous avons collaboré avec une équipe de huit psychologues animaliers et vétérinaires, qui nous ont apporté leur expertise sur les états émotionnels des poulets. La nouveauté de notre approche réside dans l’application de techniques d’intelligence artificielle sophistiquées à un domaine d’étude largement inexploré. En comblant le fossé entre la communication humaine et animale, nous pensons que notre recherche ouvrira la voie à des interactions plus empathiques et plus efficaces avec le règne animal.
Résumé en anglais (original) : In this groundbreaking study, we present a novel approach to interspecies communication, focusing on the understanding of chicken vocalizations. Leveraging advanced mathematical models in artificial intelligence (AI) and machine learning, we have developed a system capable of interpreting various emotional states in chickens, including hunger, fear, anger, contentment, excitement, and distress.Our methodology employs a cutting-edge AI technique we call Deep Emotional Analysis Learning (DEAL), a highly mathematical and innovative approach that allows for the nuanced understanding of emotional states through auditory data. DEAL is rooted in complex mathematical algorithms, enabling the system to learn and adapt to new vocal patterns over time.We conducted our study with a sample of 80 chickens, meticulously recording and analyzing their vocalizations under various conditions. To ensure the accuracy of our system’s interpretations, we collaborated with a team of eight animal psychologists and veterinary surgeons, who provided expert insights into the emotional states of the chickens.
The novelty of our approach lies in its application of sophisticated AI techniques to a largely unexplored area of study. By bridging the gap between human and animal communication, we believe our research will pave the way for more empathetic and effective interactions with the animal kingdom.
