Pesquisadores do campus de Pirassununga da Universidade de São Paulo (USP), num projeto multidisciplinar, desenvolveram algoritmo de computador capaz de detectar diferentes níveis de dor em cavalos por meio de imagens das expressões faciais dos animais, captadas por câmeras de vídeo.

Para desenvolvimento do algoritmo em questão, que realiza a identificação do animal e seu potencial nível de dor, foram utilizadas câmeras que capturaram continuamente imagens em vídeo de cavalos dias antes e depois do procedimento de castração. No ato, as câmeras registraram sinais das diferentes estruturas componentes da face do animal, resultando em arquivos que foram utilizados para treinar, por meio de técnicas de inteligência artificial, o algoritmo em questão.

De acordo com publicação de Julio Bernardes, no Jornal da USP, “os testes com o algoritmo mostraram uma precisão de 75,8% quando foram avaliados três níveis de dor (ausente, moderada e presente) e de 88,3% na avaliação de dois níveis de dor (ausente ou presente) nos cavalos”.

A pesquisa foi coordenada pelo professor Adroaldo José Zanella, do Departamento de Medicina Veterinária Preventiva e Saúde Animal da Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ) da USP, em Pirassununga.

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