Çevremizdeki canlılarla etkileşimimizin git gide daha önemli bir hâl almasından dolayı, canlıların duygu ve davranışlarını çözümlemek artık kritik bir rol oynuyor. Bu konuda Japon araştırmacılar, yapay zekânın nimetlerinden faydalanıyor.
'Gallinaceus' kanatlılarının gıdaklama seslerini tercüme ederek onların ne anlatmak istediklerini öğrenmek için Japon araştırmacılar, yeni bir yapay zekâ modeli geliştirdi. Bu model sayesinde tavuk ve horozların heyecanlı mı, aç, mı yoksa öfkeli mi oldukları öğrenilebilecek.
Araştırmacılar Deep Emotional Analysis Learning, yani 'Derin Duygusal Analiz Öğrenimi' metodunu kullanıyor.
Tokyo Üniversitesi profesörü Adrian David Cheok tarafından yürütülen ve çeşitli araştırmacıların olduğu ekip, yapay zekâ destekli bir çalışma başlattı. 'Derin Duygusal Analiz Öğrenimi' metodu ile araştırmacılar, tavuk ve horozların açlık ve heyecan, korku ve öfke gibi çeşitli duygu durumlarını deşifre edebiliyor.
Bu çalışmanın temel amacı, Derin Duygusal Analiz Öğrenme (DEAL) tekniğini kullanarak, işitsel veriler aracılığıyla duygusal durumların ayrıntılı bir şekilde tanınmasına olanak sağlamak.
Araştırmacılar, bu çalışma için sistemi 80 tavuk üzerinde test etti. Yapay zekâ modelinin daha işlevsel çalışabilmesi için tavuk ve horozların 100 saatlik ses kayıtları kullanıldı. Sekiz hayvan psikoloğu ve çeşitli veterinerler, bu çalışmada araştırmacılar ile iş birliği yaptı.