犬の行動の専門家によって開発された革新的な人工知能アルゴリズムは、作業犬の気質を正確に評価して、より良い訓練と配置の結果を促進するように設計されています。学術界とイヌ技術スタートアップ Dogvatar とのこのコラボレーションでは、C-BARQ 調査データを使用してイヌの性格タイプを予測し、人間とイヌのマッチングに対する新しいアプローチを提供します。このアルゴリズムは、一般的なマイヤーズ ブリッグス テストが人間に対して行うのと同じように、犬の性格指紋を生成します。
犬の行動と人工知能を専門とする学際的な研究者チームは、潜在的な使役犬の性格を評価する一か八かのプロセスを自動化する AI アルゴリズムを開発しました。彼らは、犬の訓練施設が、どの動物が法執行機関の支援や障害のある人々の支援などのキャリアで長期的な成功を収める可能性があるかをより迅速かつ正確に評価できるようにしたいと考えています。性格検査は、犬と人間のマッチングにも使用でき、保護施設が動物を適切に配置するのに役立ち、それによって不適当な養子縁組として返される動物の数を減らすことができます。
イーストロンドン大学とペンシルバニア大学の科学者は、フロリダ州マイアミに本拠を置く犬関連技術のスタートアップ企業であるドッグバター社のスポンサーに代わってこの研究を実施した。彼らは、2024年1月29日に『Scientific Reports』に掲載された論文「Artificial Intelligence Method for Predicting Dog Personality Type」で犬の性格検査アルゴリズムの研究結果を発表した。
AI アルゴリズムは、広く使用されている犬の行動評価および研究アンケート (C-BARQ) への約 8,000 件の回答からのデータを利用して、AI アルゴリズム自体をトレーニングします。 20 年以上にわたり、100 の質問から成るアンケートが潜在的な使役犬を評価するためのゴールドスタンダードでした。
「C-BARQは非常に効果的ですが、その疑問の多くは主観的なものでもあります」と共同主任研究者であり、ペンシルベニア大学獣医学部の倫理と動物福祉の名誉教授であるジェームズ・サーペル氏は述べた。 「何千もの調査から得たデータをクラスタリングすることで、犬の競争や見知らぬ人への恐怖などのカテゴリーにおける主観的な調査の質問に特有の法外な反応を調整することができました。」
研究チームの実験用人工知能アルゴリズムは、C-BARQ の質問に対する回答を 5 つの大きなカテゴリに分類することで部分的に機能し、最終的には特定の犬のデジタル性格指紋を形成します。これらの性格タイプは、「興奮性/感情的」、「不安/恐怖心」、「よそよそしい/略奪的」、「反応性/活動的」、「穏やか/社交的」の 5 つのカテゴリーで最も影響力のある属性の分析に基づいて特定され、説明されています。これらの最終的にグループ化されたデータ ポイントには、「ドアホンが鳴ったときの興奮」、「家に来た見知らぬ犬に対する攻撃性」、「機会があれば鳥を追いかけたり追いかけたりする」などの行動属性が含まれます。
各属性には「特徴重要度」値が割り当てられます。これは、犬の性格スコアを計算するときに AI アルゴリズムがその属性にどれだけの重みを置くかです。
Dogvatar とその共同研究者は、犬の性格検査アルゴリズムの潜在的な応用をさらに調査する予定です。 CEO 兼「AlphaPack リーダー」の Piya Pettigrew 氏は、「これは私たちにとって非常にエキサイティングな画期的な進歩です」と述べています。 「このアルゴリズムは、使役犬の訓練と配置プロセスの効率を大幅に向上させ、不一致のためにシェルターに戻される伴侶犬の数を減らすのに役立つ可能性があります。これは犬と彼らがサービスを提供する人々の両方にとってwin-winです。」
コンパイルされたソース: ScitechDaily