Un’IA può riconoscere il dolore sul volto dei cavalli: ecco come funziona SHIC-XE
Capire quando un animale prova dolore non è semplice, soprattutto quando i segnali di sofferenza sono poco evidenti. Nei cavalli il problema è ancora più complesso: come animali preda, tendono istintivamente a non mostrare apertamente condizioni di vulnerabilità, rendendo più difficile la valutazione da parte dell’uomo.
Un gruppo internazionale di ricercatori ha affrontato il problema sviluppando SHIC-XE, un sistema di intelligenza artificiale capace di analizzare filmati dei cavalli e individuare segnali facciali associati al dolore. La particolarità della tecnologia non riguarda soltanto la classificazione: il modello cerca anche di mostrare quali aree del volto hanno contribuito alla sua decisione.
La ricerca, pubblicata sull’International Journal of Computer Vision, ha coinvolto studiosi provenienti da istituzioni di Israele, Svizzera, Italia, Brasile e Regno Unito.
Non basta riconoscere il dolore: l’IA deve spiegare cosa sta osservando
Il progetto è stato guidato da Marcelo Feighelstein, direttore del programma di Ingegneria dei sistemi di intelligenza artificiale del Tel-Hai Academic College, insieme a ricercatori di diverse università e istituti internazionali.
La domanda alla base dello studio non era semplicemente se un algoritmo potesse distinguere un cavallo che prova dolore da uno che non lo prova. Gli scienziati volevano verificare se fosse possibile comprendere anche dove l’intelligenza artificiale guarda per arrivare alla propria conclusione.
È un problema importante soprattutto nelle applicazioni cliniche. Un algoritmo può ottenere risultati corretti, ma se il professionista non riesce a comprendere quali elementi abbiano determinato la decisione diventa più difficile valutarne l’affidabilità.
Feighelstein ha spiegato che una delle motivazioni del progetto è costruire un ponte tra esseri umani e animali, utilizzando la tecnologia per aiutare veterinari e persone che se ne prendono cura a comprenderne meglio condizioni, emozioni e sofferenza.
Un modello 3D risolve uno dei problemi delle mappe di calore
Molti sistemi di IA spiegabile utilizzano mappe di calore per evidenziare le parti di un’immagine che hanno avuto maggiore influenza sulla risposta dell’algoritmo.
Applicare lo stesso sistema a un video presenta però una difficoltà evidente. Il cavallo può muovere o ruotare la testa, cambiare posizione rispetto alla telecamera e modificare continuamente l’orientamento del proprio volto. Di conseguenza, le aree evidenziate dall’algoritmo possono spostarsi da un fotogramma all’altro.
Per un veterinario diventa quindi difficile capire se tali variazioni rappresentino effettivamente un cambiamento significativo oppure siano semplicemente un effetto del movimento e del funzionamento del sistema.
SHIC-XE affronta il problema collegando i pixel dei diversi fotogrammi a punti corrispondenti su un modello tridimensionale stabile del volto del cavallo.
Quando l’animale gira la testa o cambia posizione, l’attenzione dell’algoritmo continua così a essere associata alla stessa regione anatomica. Le informazioni raccolte attraverso numerosi fotogrammi possono essere accumulate su una superficie tridimensionale coerente, riducendo la dipendenza dell’analisi dall’angolazione della telecamera.
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Nei test l’accuratezza ha raggiunto l’80%
I ricercatori hanno valutato il sistema utilizzando tre gruppi di cavalli associati a differenti meccanismi di dolore: postoperatorio, infiammatorio e ortopedico, oltre al dolore meccanico acuto.
La precisione nella classificazione ha superato il 67% in tutti gli scenari analizzati, raggiungendo un valore massimo dell’80%.
Per gli autori, tuttavia, uno degli aspetti più significativi della ricerca non riguarda esclusivamente la percentuale di risposte corrette. Era necessario capire se l’intelligenza artificiale concentrasse effettivamente la propria attenzione sulle parti del volto considerate importanti anche dagli specialisti.
Per verificarlo, le aree privilegiate dal modello sono state confrontate con quelle utilizzate dai veterinari attraverso la Horse Grimace Scale, uno strumento per la valutazione delle espressioni facciali associate al dolore nei cavalli.
Il confronto ha mostrato una corrispondenza in particolare nelle orecchie e nei muscoli delle guance. È invece emersa una differenza nella regione degli occhi, suggerendo che veterinari e algoritmo possano attribuire un’importanza diversa ai segnali provenienti da questa parte del volto.
Dalla veterinaria alla medicina umana
Secondo i ricercatori, il lavoro rappresenta un passo verso sistemi di intelligenza artificiale più interpretabili: non basta conoscere la decisione del modello, ma è importante verificare se gli elementi utilizzati per formularla abbiano un significato plausibile per gli esperti.
SHIC-XE è stato sviluppato e testato sui cavalli, ma il principio alla base della tecnologia potrebbe trovare applicazioni molto più ampie. Il metodo è infatti pensato per situazioni nelle quali è necessario mantenere una corrispondenza spaziale coerente tra ciò che appare nelle immagini e una rappresentazione fisica tridimensionale.
Gli autori indicano possibili prospettive anche nella medicina umana, ad esempio per studiare il dolore nei neonati, monitorare pazienti sedati in terapia intensiva o supportare l’analisi di alcuni disturbi neurologici.
Si tratta, per il momento, di potenziali applicazioni e non di utilizzi clinici già dimostrati. Il lavoro su SHIC-XE mostra però come l’intelligenza artificiale possa essere sviluppata non soltanto per riconoscere un segnale difficile da individuare, ma anche per rendere più comprensibile il percorso che porta l’algoritmo alla sua valutazione.
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