Forscher aus den USA und Mexiko haben ein KI-Modell entwickelt, das Hundebellen analysiert und klassifiziert und damit Einblicke in deren Bedeutung und Emotionen gibt. Dieses Modell, genannt Wav2Vec2, wurde von Artem Abzaliev, einem Doktoranden an der Universität Michigan, in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern des Nationalen Instituts für Astrophysik, Optik und Elektronik (INAOE) in Puebla angepasst.
Das Wav2Vec2-Modell, das ursprünglich zum Erkennen von Mustern in menschlicher Sprache trainiert wurde, wurde mit einem Datensatz von Hundevokalisierungen verfeinert, der von Humberto Pérez Espinosa, einem Forscher am INAOE, gesammelt wurde. Die Aufnahmen, die zwischen 2015 und 2017 gemacht wurden, umfassen Bellen von über 100 Hunden in verschiedenen emotionalen Kontexten. Die verwendeten Stimuli zur Hervorrufung von Hundereaktionen umfassten unerwartete Geräusche und Simulationen von Frustration sowie positive Interaktionen wie Streicheln oder neue Spielsachen.
Die Forscher erreichten eine Genauigkeit von 70 % bei der Klassifizierung von Merkmalen wie Rasse, Geschlecht, Alter und Kontext des Bellens, was frühere Systeme übertrifft. Pérez Espinosa stellte fest, dass der Algorithmus auch eine präzise Differenzierung individueller Vokalisierungen ermöglichte. Die Studie hebt hervor, dass Bellen nicht nur mit der Emotion des Hundes variiert, sondern auch in der Intensität, was Herausforderungen für detailliertere Klassifikationen mit sich bringt.
Zusätzlich zur Analyse von Vokalisierungen entwickelt das Team multimodale Methoden, die Audio-, Video-, Bewegungs- und biometrische Parameter wie Körpertemperatur und Herzfrequenz integrieren. Diese Techniken, die vom Nationalen Rat für Geisteswissenschaften, Wissenschaften und Technologien (CONAHCYT) finanziert werden, zielen darauf ab, das Verständnis des Hundeverhaltens zu verbessern und haben praktische Anwendungen in der Ausbildung von Assistenz- und Suchhunden, insbesondere bei Naturkatastrophen.
Eine der größten Herausforderungen, die von den Forschern identifiziert wurde, ist die Notwendigkeit, ausreichend Daten zu sammeln, was Zeit, Mühe und ethische Protokolle erfordert, um das Wohl der Tiere zu gewährleisten. Pérez Espinosa betonte, dass das Projekt strengen Richtlinien folgt, um die Sicherheit und den Komfort der teilnehmenden Hunde zu gewährleisten.
Darüber hinaus zielt die Studie nicht nur darauf ab, die Lebensqualität von Haustieren durch ein besseres Verständnis ihrer emotionalen Bedürfnisse zu verbessern, sondern könnte auch Trainern, Tierärzten und Tierpflegern zugutekommen. Ziel ist es, Wissen mit echtem sozialem Einfluss zu generieren, schloss Pérez Espinosa. Mit diesen Fortschritten verspricht die KI, neue Grenzen im Studium des Tierverhaltens zu eröffnen und die Beziehung zwischen Menschen und ihren Hunden zu stärken.