Дослідники з Мічиганського університету використали моделі штучного інтелекту для вивчення гавкоту собаки. Інструмент дозволив відрізнити грайливий гавкіт від агресивного, а також визначити вік, стать і породу собаки, передає NV, інформує UAINFO.org.

Науковці не вперше взяли за мету розробку моделі штучного інтелекту, що могла б допомогти аналізувати звуки, які видають тварини. Такі дослідження стикаються зі значною перешкодою — браком придатних для використання даних. Вчені з Мічиганського університету подолали ці проблеми, використавши вже наявну ШІ-модель.

Команда взяла набір даних з вокалізацією собак, записаних від 74 собак різної породи, віку та статі в різних контекстах. За допомогою цих записів модифікували модель машинного навчання під назвою Wav2Vec2, яка спочатку була навчена на записах людської мови.

За допомогою цієї моделі дослідники змогли створити уявлення про акустичні дані, зібрані від собак, і інтерпретувати ці уявлення. Програмне забезпечення могло визначити, грайливий цей гавкіт собаки чи агресивний. Також модель визначала породу, стать і вік собаки. Автори дослідження пишуть, що Wav2Vec2 не лише успішно виконала чотири класифікаційні завдання, а й перевершила інші моделі, навчені спеціально на даних про гавкіт собак, з точністю до 70%.

Дослідники стверджують, що це був перший випадок, коли методи, оптимізовані для людської мови, були використані для декодуванням спілкування тварин. Вони переконані, що це дослідження може стати в пригоді біологам та фахівцям із поведінки тварин і мати важливі наслідки для добробуту улюбленців, оскільки люди краще розумітимуть їхні емоційні та фізичні потреби та реагуватимуть на них.

Підписуйся на сторінки UAINFO Facebook, Telegram, Twitter, YouTube