कैनाइन व्यवहार विशेषज्ञों द्वारा विकसित एक अभिनव कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम को बेहतर प्रशिक्षण और प्लेसमेंट परिणामों की सुविधा के लिए काम करने वाले कुत्तों के स्वभाव का सटीक आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। शिक्षा जगत और कैनाइन प्रौद्योगिकी स्टार्टअप डॉगवाटर के बीच यह सहयोग कुत्तों के व्यक्तित्व प्रकारों की भविष्यवाणी करने के लिए C-BARQ सर्वेक्षण डेटा का उपयोग करता है, जो मानव-कुत्ते मिलान के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है। एल्गोरिदम एक कैनाइन व्यक्तित्व फ़िंगरप्रिंट उत्पन्न करता है, ठीक उसी तरह जैसे लोगों के लिए लोकप्रिय मायर्स-ब्रिग्स परीक्षण करता है।
कुत्तों के व्यवहार और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञता रखने वाले शोधकर्ताओं की एक बहु-विषयक टीम ने एक एआई एल्गोरिदम विकसित किया है जो संभावित कामकाजी कुत्ते के व्यक्तित्व का आकलन करने की उच्च-दांव प्रक्रिया को स्वचालित करता है। उन्हें उम्मीद है कि कुत्ते प्रशिक्षण सुविधाओं को अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से आकलन करने में मदद मिलेगी कि कौन से जानवरों में कानून प्रवर्तन में सहायता करने और विकलांग लोगों की मदद करने जैसे करियर में दीर्घकालिक सफलता की क्षमता है। व्यक्तित्व परीक्षणों का उपयोग कुत्तों को लोगों से मिलाने और आश्रयों में जानवरों को ठीक से रखने में मदद करने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे अनुपयुक्त दत्तक गृहों के रूप में लौटाए जाने वाले जानवरों की संख्या कम हो जाएगी।
पूर्वी लंदन विश्वविद्यालय और पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने मियामी, फ्लोरिडा स्थित एक कैनाइन प्रौद्योगिकी स्टार्टअप, अपने प्रायोजक डॉगवाटर की ओर से अध्ययन किया। उन्होंने 29 जनवरी, 2024 को "साइंटिफिक रिपोर्ट्स" में प्रकाशित पेपर "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मेथड फॉर प्रिडिक्टिंग डॉग पर्सनैलिटी टाइप" में कुत्ते के व्यक्तित्व परीक्षण एल्गोरिदम के शोध परिणामों की घोषणा की।
एआई एल्गोरिदम खुद को प्रशिक्षित करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले कैनाइन व्यवहार मूल्यांकन और अनुसंधान प्रश्नावली (सी-बीएआरक्यू) के लगभग 8,000 प्रतिक्रियाओं से डेटा लेता है। 20 से अधिक वर्षों से, 100-प्रश्न वाली प्रश्नावली संभावित कामकाजी कुत्तों के मूल्यांकन के लिए स्वर्ण मानक रही है।
"सी-बीएआरक्यू अत्यधिक प्रभावी है, लेकिन इसके कई प्रश्न व्यक्तिपरक भी हैं," पेंसिल्वेनिया स्कूल ऑफ वेटरनरी मेडिसिन विश्वविद्यालय में नैतिकता और पशु कल्याण के एमेरिटस प्रोफेसर, सह-प्रमुख अन्वेषक जेम्स सर्पेल ने कहा। "हजारों सर्वेक्षणों से डेटा एकत्र करके, हम कुत्ते प्रतियोगिता और अजनबी-उन्मुख भय जैसी श्रेणियों में व्यक्तिपरक सर्वेक्षण प्रश्नों में निहित अपमानजनक प्रतिक्रियाओं को समायोजित करने में सक्षम थे।"
अनुसंधान टीम का प्रायोगिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम आंशिक रूप से C-BARQ प्रश्नों के उत्तरों को पांच व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत करके काम करता है, जो अंततः एक विशिष्ट कुत्ते के लिए एक डिजिटल व्यक्तित्व फिंगरप्रिंट बनाता है। इन व्यक्तित्व प्रकारों की पहचान और वर्णन पांच श्रेणियों में सबसे प्रभावशाली विशेषताओं के विश्लेषण के आधार पर किया जाता है, जिनमें शामिल हैं: "उत्तेजक/प्रभावशाली," "चिंतित/भयभीत," "अलग-थलग/शिकारी," "प्रतिक्रियाशील/सक्रिय" और "शांत/मिलनसार।" इन अंतिम समूहित डेटा बिंदुओं में व्यवहार संबंधी विशेषताएं शामिल हैं जैसे "जब दरवाजे की घंटी बजती है तो उत्साह," "आपके घर में आने वाले अजीब कुत्तों के प्रति आक्रामकता," और "मौका मिलने पर पक्षियों का पीछा करना या उनका पीछा करना।"
प्रत्येक विशेषता को एक "सुविधा महत्व" मान दिया गया है, जो कि कुत्ते के व्यक्तित्व स्कोर की गणना करते समय एआई एल्गोरिदम उस विशेषता पर कितना भार डालता है।
डॉगवाटर और इसके सह-शोधकर्ता अपने कुत्ते के व्यक्तित्व परीक्षण एल्गोरिदम के लिए संभावित अनुप्रयोगों की और जांच करने की योजना बना रहे हैं। सीईओ और "अल्फापैक लीडर" पिया पेटीग्रेव ने कहा, "यह हमारे लिए एक बहुत ही रोमांचक सफलता है।" "यह एल्गोरिदम काम करने वाले कुत्ते के प्रशिक्षण और प्लेसमेंट प्रक्रिया की दक्षता में काफी सुधार कर सकता है और बेमेल के कारण आश्रयों में लौटने वाले साथी कुत्तों की संख्या को कम करने में मदद कर सकता है। यह कुत्तों और जिन लोगों की वे सेवा करते हैं, दोनों के लिए फायदे का सौदा है।"
संकलित स्रोत: ScitechDaily