Дослідники розробили передову модель штучного інтелекту, здатну аналізувати собачий гавкіт для розпізнавання емоцій та конкретних ситуацій. Цей прорив є значним кроком у розумінні комунікації тварин, відкриваючи нові можливості для покращення добробуту собак та їхніх стосунків з людьми.
Модель ШІ, що отримала назву Wav2Vec2, спочатку була створена для аналізу людського мовлення. Вчені успішно адаптували її для обробки собачих звуків, навчивши на записах від 74 собак різних порід, віку та статі. Ці записи охоплювали різноманітні природні контексти, включаючи взаємодію з власниками та моменти розчарування. Початкові тести показали точність системи понад 70%, і дослідники очікують подальшого покращення з додаванням більшої кількості даних та залученням різноманітніших собак.
Ця технологія має значний потенціал для практичного застосування. Вона може допомогти виявляти стрес у собак, сприяючи кращому догляду за ними. Наприклад, у тренувальних центрах ШІ зможе коригувати стимули відповідно до емоційного стану тварини. В домашніх умовах пристрій, підключений до цієї системи, міг би сповіщати власників про гавкіт, що вказує на біль чи тривогу, що особливо важливо для літніх собак.
Дослідження, проведене в Університеті Мічигану, показало, що техніка, оптимізована для людського мовлення, може слугувати основою для аналізу акустичних патернів інших звуків, таких як собачий гавкіт. Це відкриває шлях до розуміння нюансів собачого гавкоту, що раніше було складним завданням через обмеженість даних про тваринні вокалізації. Додаткові дослідження в галузі штучного інтелекту для аналізу тваринних звуків, як-от проєкт Earth Species Project, що розробляє аудіомовні моделі для тварин, підкреслюють зростаючий інтерес до міжвидової комунікації.
Ці зусилля спрямовані на розшифровку вокалізацій тварин для покращення природоохоронних заходів та глибшого розуміння взаємозв'язку між людьми та природою. Наприклад, аналіз звуків китів або співів птахів за допомогою ШІ може надати цінну інформацію для збереження видів, що перебувають під загрозою зникнення. Подібні технології, що аналізують вирази обличчя та мову тіла собак, також демонструють високу точність у розпізнаванні емоцій, досягаючи понад 70% у деяких дослідженнях, що свідчить про загальний прогрес у цій галузі.