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2025-02-27 09:05:00
コペンハーゲン大学の生物学部の研究者は、牛、豚、イノシシを含む7つの異なる植生種の肯定的な感情と否定的な感情を区別するための機械学習モデルの訓練に成功しています。発声の音響パターンを分析することにより、モデルは89.49％の印象的な精度を達成し、AIを使用して感情的価値を検出するための最初の異種の研究をマークしました。
「このブレークスルーは、AIが声のパターンに基づいて複数の種で感情を解読できるという確固たる証拠を提供します。動物福祉、家畜管理、保護に革命をもたらす可能性があり、実際の時期に動物の感情を監視できるようになります」
この作品は、ジャーナルIscienceに掲載されています。
普遍的な動物感情翻訳者としてのAI
さまざまな感情状態の団体からの数千の発声を分析することにより、研究者は感情的原子価の重要な音響指標を特定しました。感情が陽性であるか負のかどうかの最も重要な予測因子は、持続時間、エネルギー分布、基本頻度、および振幅変調の変化が含まれます。驚くべきことに、これらのパターンは種間でやや一貫していたため、感情の基本的な声の表現が進化的に保存されていることを示唆しています。
この研究の調査結果は、広範囲にわたる影響を及ぼします。 AI搭載の分類モデルを使用して、動物の感情をリアルタイムで監視するための自動化されたツールを開発し、家畜管理、獣医ケア、および保全の取り組みにアプローチする方法を変換できます。ブリーファーは、「動物が感情を表現する方法を理解することが私たちが彼らの幸福を改善するのに役立つことを理解すること。ストレスや不快感を早期に検出できれば、それがエスカレートする前に介入することができます。同様に重要なことは、ポジティブな感情を促進することもできます。これは動物の福祉のためのゲームチェンジャーです。」
重要な調査結果は次のとおりです。
- 高精度 – AIモデルは、全体的な精度が89.49％の感情的価値を分類し、正の状態と陰性状態を区別する強力な能力を示しています。
- 普遍的な音響パターン – 感情的原子価のキー予測因子は種全体で一貫しており、進化的に保存された感情表現システムを示しています。
- 感情的なコミュニケーションに関する新しい視点 – この研究は、人間の言語の進化的起源に関する洞察を提供し、動物の感情の理解を再構築することができます。
- さらなる研究をサポートするために、研究者は、公開されている7つの植生種からのラベル付きの感情的呼び出しのデータベースを公開しています。
「これが他の科学者のためのリソースになることを望んでいます。データをオープンにアクセスできるようにすることで、AIが動物をよりよく理解し、福祉を改善するのにどのように役立つかについての研究を加速したいと考えています」とブリーファーは結論付けています。
この研究は、科学、動物福祉、保全のためのエキサイティングな新しい可能性を促進する動物の感情を理解し、対応することができるという未来に一歩近づくことができます。
#新しいMLモデルは動物の肯定的な感情と否定的な感情を区別できます