研究者たちは、犬の鳴き声を分析し、その感情や特定の状況を識別できる人工知能（AI）モデルを開発しました。この技術は、犬のコミュニケーション方法の理解において重要な進歩を示しています。
このAIモデルは、人間の音声分析のために開発されたWav2Vec2技術を基盤としています。研究チームは、この技術を犬の音声処理に適応させ、様々な犬種、年齢、性別の74頭の犬から収集した録音データを用いてトレーニングを実施しました。これらの録音には、飼い主とのやり取りや、欲求不満を感じている状況など、多様な自然な状況下での鳴き声が含まれています。
初期テストでは、このシステムは70%以上の精度を達成しました。研究者たちは、さらなるデータ収集と多様な犬の参加により、この精度は向上すると見込んでいます。この技術は、犬のストレスを検知してケアを改善したり、トレーニングクラスで犬の感情状態に合わせて刺激を調整したりするなど、幅広い実用的な応用が期待されています。例えば、高齢犬が痛みや不安を示す鳴き声を飼い主に警告する家庭用デバイスへの応用も考えられます。
この分野の研究は急速に進展しており、犬の鳴き声だけでなく、他の動物のコミュニケーションを解読する試みも行われています。地球種プロジェクト（Earth Species Project）は、動物の音声言語モデル「NatureLM-audio」を開発し、種の識別や性別、年齢などの特徴を音声から特定する研究を進めています。また、AIはペットの健康管理にも応用されており、ウェアラブルデバイスでバイタルサインや活動レベルを追跡し、異常を早期に検知するシステムも登場しています。PetPace社のスマートカラーは、犬の生体データを継続的に収集し、パーソナライズされた健康プロファイルを作成することで、病気の兆候を早期に発見することを目指しています。これらの技術は、人間と動物の関係性をより深く理解し、動物福祉の向上に貢献することが期待されています。