Connect with us

Startupy tworzące aplikację AI, aby ostrzegać właścicieli zwierząt o nieprawidłowym zachowaniu

Sztuczna inteligencja

Startupy tworzące aplikację AI, aby ostrzegać właścicieli zwierząt o nieprawidłowym zachowaniu

mm

W ciągu najbliższych kilku miesięcy, startup Furbo planuje umożliwić swoim kamerom przesyłania strumieniowego rozróżnianie różnych typów szczekania psów, ostrzegając ich właścicieli, jeśli coś może być nie tak. System napędzany przez AI firmy Furbo będzie w stanie stwierdzić, czy pies wyje lub warczy, czy jest w alarmie lub w stanie dyskomfortu, ostrzegając właścicieli zwierząt o potencjalnym problemie w domu, gdy są poza domem.

Furbo jest firmą, która dostarcza kamery przesyłania strumieniowego właścicielom zwierząt. Systemy kamer są w stanie rozdawać przysmaki dla zwierząt, jeśli właściciel tego chce, i nawet ostrzegać właścicieli, że ich pies szczeka, umożliwiając właścicielom zalogowanie się i wyświetlenie transmisji na żywo z ich domu. Jak donosi The New York Times, Furbo planuje rozszerzyć te usługi w nadchodzących miesiącach o narzędzie, które “tłumaczy” różne dźwięki wydawane przez psa na dane, które system wykorzystuje do ostrzegania właścicieli o możliwym kryzysie.

Sztuczna inteligencja jest używana w coraz większej liczbie produktów związanych ze zwierzętami. Urządzenia z obsługą AI pozwalają właścicielom zwierząt na rozdawanie przysmaków dla psów i zabawę z kotami na odległość. Według Andrew Bleimana, dyrektora generalnego Tomofun (producenta Furbo), firma chce być w stanie poinformować swoich użytkowników, gdy w domu może wystąpić sytuacja awaryjna, na podstawie zachowania psów. Bleiman twierdzi, że jest to naturalny następny krok w wykorzystaniu AI w produktach związanych ze zwierzętami, wskazując na to, że psy mają długą historię bycia własnością i szkolenia w celu ostrzegania swoich właścicieli o potencjalnym niebezpieczeństwie. Bleiman wyjaśnił, że wersja AI Furbo została opracowana na podstawie danych wideo zebranych z tysięcy urządzeń, a 10-sekundowe klipy psów wydających różne dźwięki i komunikujących się zostały wykorzystane do szkolenia algorytmów uczenia maszynowego w urządzeniu, po tym, jak użytkownicy urządzenia dostarczyli odpowiednią informację zwrotną na temat klipów.

Według Bleimana, firma zebrala ogromną ilość danych na temat psów, które zostały przeanalizowane przy użyciu technik wizji komputerowej i bioakustyki. Duża ilość danych pozwala firmie na stworzenie bardzo precyzyjnych i wrażliwych modeli, biorąc pod uwagę różnice w poszczególnych rasach psów.

Tomofun nie jest jedyną firmą pracującą nad urządzeniami i modelami AI, które pomagają właścicielom w interakcji i monitorowaniu swoich zwierząt. Urządzenie znane jako Petcube jest wyposażone w Alexa i kamerę, a deweloperzy urządzenia pracują nad technikami AI, które mogą identyfikować “niezwykłe zachowania”. Urządzenie porównuje zachowanie psa do podstawy zdrowego zachowania, perhaps zalecając właścicielowi skontaktowanie się z lekarzem weterynarii, jeśli jego pies jest niezwykle leniwy.

Tymczasem, zabawka zwana Felik została zaprojektowana przez Yuri Brigance, i wykorzystuje AI wraz z technikami wizji komputerowej, takimi jak segmentacja semantyczna, aby rozrywać koty przez cały dzień. Urządzenie jest wyposażone w kamerę i wskaźnik laserowy, i porusza się w inteligentny sposób. Urządzenie gromadzi dane na temat tego, co kot robił i gdzie się znajdował, próbując odtworzyć uczucie polowania na żywą zdobycz dla kota. Koty potrzebują bodźca, który przypomina polowanie, aby być szczęśliwymi i zdrowymi, więc w tym sensie urządzenie jest narzędziem dobrostanu zwierząt.

Associate professor na Uniwersytecie Michigan, Lionel P Robert Jr., przewiduje, że przyszłość technologii AI dla zwierząt będzie się koncentrować bardziej na dobrostanie zwierząt. Do tej pory większość technologii wspieranych przez AI związanych ze zwierzętami jest dla właścicieli, aby mogli stwierdzić, czy ich zwierzę jest w porządku, gdy są poza domem. Robert hipotezuje, że wszystkie zebrane dane mogą być przetwarzane i przekazywane lekarzom weterynarii w czasie rzeczywistym, umożliwiając automatycznym systemom śledzenie zdrowia zwierzęcia przez monitorowanie zmiennych, takich jak ruch i waga.

Blogger i programista ze specjalnościami w Machine Learning i Deep Learning tematy. Daniel liczy, że pomoże innym wykorzystać moc sztucznej inteligencji dla dobra społecznego.