Startups Creeze Aplicație AI Pentru A Avertiza Proprietarii De Animale Cu Privire La Comportamente Anormale

La un moment dat în următoarele luni, startup-ul Furbo își propune să permită camerelor sale de streaming să distingă între diferitele tipuri de lătrat ale câinilor, avertizându-i pe proprietari dacă există ceva în neregulă. Sistemul bazat pe AI al Furbo va fi capabil să determine dacă un câine se văicărește, urlă sau este în alarmă sau suferință, avertizând proprietarii de animale cu privire la o posibilă problemă acasă atunci când sunt plecați.

Furbo este o companie care oferă camere de streaming pentru proprietarii de animale. Sistemele de cameră sunt capabile să distribuie tratamente pentru animale, dacă proprietarul dorește, și vor avertiza chiar și atunci când câinele latră, permițând proprietarului să se conecteze și să vadă o transmisie live a casei sale. Așa cum a fost raportat de The New York Times, Furbo planifică să extindă aceste servicii în următoarele luni cu un instrument care “traduce” diferitele zgomote pe care le face un câine în date pe care sistemul le utilizează pentru a avertiza proprietarii cu privire la o posibilă criză.

Inteligența artificială este utilizată în tot mai multe produse legate de animale. Dispozitivele activate de IA permit proprietarilor de animale să distribuie tratamente pentru câini și să joace cu pisicile de la distanță. Conform lui Andrew Bleiman, director general al Tomofun (producătorul Furbo), compania dorește să poată spune utilizatorilor săi atunci când poate apărea o urgență acasă, pe baza comportamentului câinilor. Bleiman spune că acesta este un pas firesc în utilizarea IA pentru produse legate de animale, arătând modul în care câinii au o lungă istorie de a fi deținuți și instruiți pentru a avertiza proprietarii cu privire la pericole potențiale. Bleiman a explicat că versiunea activată de IA a lui Furbo a fost instruită pe date video colectate de la mii de utilizatori ai dispozitivului. Clipuri de zece secunde cu câini care fac diverse zgomote și comunică au fost utilizate pentru a antrena algoritmii de învățare automată din dispozitiv, după ce utilizatorii dispozitivului au furnizat feedback relevant despre clipuri.

Conform lui Bleiman, compania a colectat o cantitate masivă de date despre câini, care a fost analizată utilizând tehnici de viziune computerizată și bioacustică. Cantitatea mare de date permite cercetătorilor și inginerilor companiei să creeze modele extrem de precise și sensibile, ținând cont de diferențele dintre rasele individuale de câini.

Tomofun nu este singura companie care lucrează la dispozitive și modele de IA pentru a ajuta proprietarii să interacționeze și să monitorizeze animalele lor. Dispozitivul cunoscut sub numele de Petcube este echipat cu Alexa și o cameră, iar dezvoltatorii dispozitivului lucrează la tehnici de IA care pot identifica “comportamente neobișnuite”. Dispozitivul compară comportamentul unui câine cu o bază de comportament sănătos, poate recomandând proprietarului să verifice cu un veterinar dacă câinele este neobișnuit de letargic.

Între timp, jucăria numită Felik a fost proiectată de Yuri Brigance și utilizează IA împreună cu tehnici de viziune computerizată, cum ar fi segmentarea semantică, pentru a distra pisicile pe tot parcursul zilei. Dispozitivul este echipat cu o cameră și un pointer laser și mișcă laserul într-un mod inteligent. Dispozitivul colectează date despre ceea ce a făcut pisica și unde a fost, încercând să recrieze senzația de a urmări pradă vie pentru pisică. Pisicile au nevoie de un stimul care să semene cu vânătoarea pentru a fi fericite și sănătoase, astfel dispozitivul este un instrument de bunăstare a animalelor.

Profesorul asociat la Școala de Informatică a Universității din Michigan, Lionel P Robert Jr., prezice că viitorul tehnologiei de IA pentru animale va fi concentrat mai mult pe bunăstarea animalelor. Până acum, majoritatea tehnologiilor sprijinite de IA care se învârt în jurul animalelor sunt pentru a permite proprietarilor să determine dacă animalul lor este în regulă atunci când sunt plecați de acasă. Robert ipotezează că toate datele colectate pot fi procesate și transmise medicilor veterinari în timp real, permițând sistemelor automate să monitorizeze starea de sănătate a unui animal prin monitorizarea variabilelor, cum ar fi mișcarea și greutatea.