Equidi
24 Aprile 2025Alcuni ricercatori svedesi hanno elaborato un modello 3D basato su IA che analizza postura e morfologia del cavallo per decifrare il suo linguaggio corporeo e identificare precocemente eventuali alterazioni biomeccaniche e segni di disagio e dolore
Un team di ricercatori svedesi ha sviluppato un sistema innovativo basato sull'intelligenza artificiale (Ia) per interpretare il linguaggio corporeo dei cavalli, con l’obiettivo di migliorare l’assistenza veterinaria e il benessere equino. Combinando la tecnologia di motion capture 3D e l’apprendimento automatico, il sistema consente ai medici veterinari di analizzare con precisione i movimenti e le espressioni facciali dei cavalli, facilitando la diagnosi precoce di problemi fisici e comportamentali.
Il progetto, frutto della collaborazione tra il KTH Royal Institute of Technology e la Swedish University of Agricultural Sciences (Slu), ha portato alla creazione di DESSIE (Disentangled Equine Shape and Structure Inference Engine), un modello parametrico in grado di ricostruire il movimento tridimensionale dei cavalli a partire da semplici video.
Utilizzando l’Ia, DESSIE analizza la postura e la morfologia dell’animale, permettendo di individuare sottili variazioni che potrebbero indicare dolore o disagio, spesso difficili da rilevare durante un esame clinico tradizionale.
DESSIE si basa su un approccio chiamato disentangled learning, che consente all’Ia di distinguere tra i fattori rilevanti di un’immagine (come la posizione del corpo del cavallo) e quelli irrilevanti (come lo sfondo o le condizioni di illuminazione).
“Questo approccio – spiega Hedvig Kjellström, docente del KTH – migliora la precisione dell’analisi e rappresenta il primo esempio di disentangled learning applicato alla modellazione del movimento 3D in animali non umani”.
Elin Hernlund, professoressa associata di biomeccanica presso la Slu e chirurgo ortopedico equino, sottolinea come DESSIE possa portare a osservazioni più accurate dei movimenti del cavallo e, di conseguenza, a diagnosi precoci e interventi più mirati.
“I cavalli comunicano il loro stato fisico attraverso il corpo. Osservando l’andatura possiamo capire, ad esempio, se stanno cercando di evitare il dolore”, afferma Hernlund.
Il team di ricerca sta ora addestrando DESSIE con immagini di cavalli di razze e taglie diverse, con l’obiettivo di collegare le caratteristiche genetiche ai fenotipi e migliorare la comprensione delle strutture biologiche fondamentali.
A cura di Chiara Scelsi
Fonti:
https://www.kth.se/en/om/nyheter/centrala-nyheter/ai-helps-decode-horse-body-language-for-better-veterinary-care-1.1394028
https://openaccess.thecvf.com/content/ACCV2024/papers/Li_Dessie_Disentanglement_for_Articulated_3D_Horse_Shape_and_Pose_Estimation_ACCV_2024_paper.pdf
Se l'articolo ti è piaciuto rimani in contatto con noi sui nostri canali social seguendoci su:
Oppure rimani sempre aggiornato in ambito veterinario, iscrivendoti alla nostra newsletter!
POTREBBERO INTERESSARTI ANCHE
13/05/2025
Dal 1° Rapporto sulle abitudini delle famiglie italiane con gli animali da compagnia, emerge che per 9 italiani su 10 i propri pet sono un rimedio contro la solitudine. Cresce il concetto di pet...
A cura di Redazione Vet33
12/05/2025
La collaborazione tra la Banca del sangue dell’Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Venezie e i rifugi ENPA di Mira e Mestre promuove sia la donazione di sangue nei cani, sia il valore etico...
A cura di Redazione Vet33
12/05/2025
Per il terzo anno della campagna europea promossa dall’Efsa e dalla Commissione europea, i cittadini possono diventare ambasciatori della salute delle piante. Un ulteriore passo per sensibilizzare...
A cura di Redazione Vet33
12/05/2025
Dal prelievo alla scelta delle provette, i protocolli da rispettare e quali anticoagulanti utilizzare: le informazioni essenziali per garantire risultati affidabili nei laboratori veterinari, basate...
©2025 Edra S.p.a | www.edraspa.it | P.iva 08056040960 | Tel. 02/881841 | Sede legale: Via Spadolini, 7 - 20141 Milano (Italy)
Registrazione Tribunale di Milano n° 5578/2022 del 5/05/2022