Startups creëren AI-app om eigenaren van huisdieren te waarschuwen voor abnormaal gedrag

Binnenkort, in de komende maanden, wil de startup Furbo zijn streamingcamera’s in staat stellen om te onderscheiden tussen de verschillende soorten blaffen van honden, en de eigenaren waarschuwen als er iets mis kan zijn. Het AI-gestuurde systeem van Furbo kan bepalen of een hond jankt, huilt of anderszins in alarm of nood verkeert, en de eigenaren van huisdieren waarschuwen voor een potentieel probleem thuis als ze buiten zijn.

Furbo is een bedrijf dat streamingcamera’s levert aan eigenaren van huisdieren. De camerasystemen kunnen lekkernijen voor huisdieren verstrekken als de eigenaar dat wil, en zelfs waarschuwen als een hond blaft, zodat de eigenaar in kan loggen en een live-uitzending van zijn huis kan bekijken. Volgens een artikel in The New York Times, Furbo plant om deze diensten in de komende maanden uit te breiden met een tool die de verschillende geluiden die een hond maakt “vertaalt” in gegevens die het systeem gebruikt om eigenaren te waarschuwen voor een mogelijke crisis.

AI wordt steeds vaker gebruikt in producten die verband houden met huisdieren. AI-geactiveerde apparaten laten eigenaren van huisdieren toe om lekkernijen voor hun honden te verstrekken en met hun katten te spelen op afstand. Volgens Andrew Bleiman, algemeen directeur van Tomofun (de producent van Furbo), wil het bedrijf zijn gebruikers kunnen waarschuwen als er een noodsituatie thuis kan zijn, op basis van het gedrag van honden. Bleiman zegt dat dit een logische volgende stap is in het gebruik van AI voor producten die verband houden met huisdieren, en wijst op de lange geschiedenis van honden die worden getraind om hun eigenaren te waarschuwen voor potentieel gevaar. Bleiman legde uit dat de AI-geactiveerde versie van Furbo werd getraind op videogegevens die werden verzameld van duizenden gebruikers van het apparaat. Tien-seconden-clips van honden die verschillende geluiden maken en communiceren, werden gebruikt om de machine learning-algoritmen in het apparaat te trainen, nadat de gebruikers van het apparaat relevante feedback op de clips hadden gegeven.

Volgens Bleiman heeft het bedrijf een enorme hoeveelheid gegevens over honden verzameld, die werden geanalyseerd met behulp van computer visie en bio-acoustische technieken. De grote hoeveelheid gegevens stelt de onderzoekers en ingenieurs van het bedrijf in staat om extreem precieze en gevoelige modellen te creëren, waarin rekening wordt gehouden met de verschillen tussen individuele hondenrassen.

Tomofun is niet het enige bedrijf dat werkt aan AI-apparaten en -modellen om eigenaren van huisdieren te helpen communiceren met en hun huisdieren te controleren. Het apparaat Petcube is uitgerust met Alexa en een camera, en de ontwikkelaars van het apparaat werken aan AI-technieken die “ongewone gedragingen” kunnen identificeren. Het apparaat vergelijkt het gedrag van een hond met een baseline van gezond gedrag, en kan de eigenaar aanraden om contact op te nemen met een dierenarts als de hond ongewoon lethargisch is.

Ondertussen is het speeltje Felik ontworpen door Yuri Brigance, en maakt het gebruik van AI en computer visie-technieken zoals semantische segmentatie om katten de hele dag te vermaken. Het apparaat is uitgerust met een camera en een laserpointer, en beweegt de laser op een intelligente manier. Het apparaat verzamelt gegevens over wat de kat heeft gedaan en waar hij is geweest, en probeert het gevoel van het jagen op levende prooi voor de kat te recreëren. Katten hebben een stimulus nodig die op jagen lijkt om gelukkig en gezond te zijn, dus in dit opzicht is het apparaat een instrument voor dierlijke welzijn.

Associate professor aan de University of Michigan’s School of Information, Lionel P Robert Jr., voorspelt dat de toekomst van AI-technologie voor huisdieren zal gaan focussen op het welzijn van huisdieren. Tot nu toe zijn de meeste AI-ondersteunde technologieën voor huisdieren bedoeld om eigenaren van huisdieren te laten zien dat hun huisdier oké is als ze niet thuis zijn. Robert hypothesiseert dat alle verzamelde gegevens kunnen worden verwerkt en in real-time kunnen worden doorgegeven aan dierenartsen, waardoor geautomatiseerde systemen de gezondheid van een huisdier kunnen controleren door variabelen zoals beweging en gewicht te monitoren.