Målet er å gi hestene en stemme

Som Filipe Braganca og jeg snakket om i forrige episode, så har det menneskelige øyet en fantastisk evne til å avlese mønstre. Som å kjenne igjen nære slektninger som kommer gående på avstand for eksempel. Men raske bevegelser er ikke alltid mulige for oss å avlese presist, og det var her det startet for veterinæren Elin Hernlund.

To store spørsmål det er viktig å ta med seg når man utreder hester for halthet.

1. Det menneskelige øyet er ikke presist nok til å fange opp raske bevegelser, og når en hest mønstres i trav, er vi helt i grenseland for hva det menneskelige øyet er i stand til å oppfatte når det gjelder detaljer. Vi trenger hjelpemidler. Enkle hjelpemidler.
2. Når man måler symmetri i hestenes bevegelsesmønster, så finner man en asymmetri i mer enn 70% av ridehestene, og da snakker vi hester som er i normal trening uten anmerkninger fra eier. Likefullt har disse vel 70% av ridehestene en halthet av lav grad. Og det spørsmålet som da melder seg er jo hva er det vi skal regne som sykt og hva skal vi regne som friskt når vi ser på hestens bevegelsesmønster?

Elin har en doktorgrad i biomekanikk og ønsket å utvikle et verktøy for å hjelpe oss når hestene skulle utredes for en mulig halthet. Og hvis oppgaven er mønstergjenkjenning, som jo halthetsutredninger er, er det ikke mange eksisterende teknologier som er mer egnet enn AI. For i motsetning til oss har ikke AI problemer med å kartlegge mønstre som beveger seg for raskt for våre øyne. Så det var her Elin startet, og hun innså tidlig at hun ville trenge et godt team. Så hun startet med å lete etter forskere andre steder i verden som hadde nettopp AI som sitt fagfelt. Dvs hun lette etter matematikere som også jobbet med kunstig intelligens – og som ideelt sett også var hesteelskere. Det er ikke mange mennesker i verden som har denne unike kombinasjonen, men Elin sporet dem opp. Og den første hun fikk om bord trengte hun ikke dra langt for å finne. På den kongelige tekniske høyskolen i Stockholm fant hun professoren Hedvig Kjellstrøm, som i tillegg til å være rytter og dyreelsker, forsket på hvordan AI kan brukes til å tolke atferd hos både dyr og mennesker. Og dermed var samarbeidet mellom Elin og Hedvig er faktum, og derfra vokste både teamet og Sleip-appen frem.

Ambisjonen om å kunne måle halthet ved bruk av opptak fra en vanlig mobiltelefon, var en ganske håret ambisjon, og ikke minst en komplisert prosess, men vi er inne i en rivende utvikling på dette feltet, så timingen var optimal.

I dag er Sleip appen er allerede tatt i bruk i flere organisasjoner som driver med veddeløpshester, der man foretar målinger ikke bare i forbindelse med selve løpet, men også mellom løpene. FEI har også meldt sin interesse for å se hvordan teknologien kan anvendes, og min gjett er at apper som tar i bruk AI, på den måten som Elin og hennes team har gjort med Sleip-appen, på sikt vil kunne bli en game changer innenfor hestesporten. En game changer som trengs. Og på sikt er dette en teknologi som også vil kunne filtreres nedover i næringskjeden og tas i bruk i rideskoler og med hobbyhester. Som selvsagt har krav på like god velferd som konkurransehester som presterer på høyt nivå.

Det både Elin og jeg merker oss er at det er et markant skifte i hestemiljøet, som gjør hverdagen særlig inspirerende, er at hestefolk blir stadig mer vitebegjærlige og ønsker kunnskap om hvordan de skal håndtere, trene og ri hesten sin for å sikre den god velferd og et så godt liv som mulig.

Hør episode 164 her:

 Les mer om Elins arbeid her:

https://sleip.com/