Des scientifiques utilisent l’intelligence artificielle pour savoir si un chien est fou lorsqu’il aboie | Dmshaulers

Des scientifiques utilisent l'intelligence artificielle pour savoir si un chien est fou lorsqu'il aboie

Des chercheurs de l’Université du Michigan utilisent l’intelligence artificielle (IA) pour mieux comprendre ce que les aboiements d’un chien nous disent s’il se sent enjoué ou en colère.

Ils cherchent également à savoir si l’IA peut identifier correctement l’âge, le sexe et la race d’un chien en fonction de ce qu’elle suggère.

Les chercheurs ont pu progresser dans le décodage de la communication canine en réutilisant des modèles informatiques existants formés à la parole humaine.

“Les progrès de l’IA peuvent être utilisés pour révolutionner notre compréhension de la communication animale”, a déclaré Rada Mihalcea, directrice du laboratoire d’IA de l’Université du Michigan.

“Notre recherche ouvre une nouvelle fenêtre sur la manière dont nous pouvons exploiter ce que nous avons construit jusqu’à présent en matière de traitement de la parole pour commencer à comprendre les nuances des aboiements de chiens.”

L’IA a permis de faire de grands progrès dans la compréhension des subtilités de la parole.

Les systèmes basés sur l’IA sont utilisés pour distinguer les nuances de ton, de hauteur et d’accent, ce qui permet à son tour des technologies telles que les logiciels de reconnaissance vocale.

Ils ont atteint ce niveau de sophistication en étant formés sur un grand nombre de voix humaines réelles.

Cependant, il n’existe pas de base de données comparable pour les chiens.

“Il est logistiquement beaucoup plus difficile de demander et d’enregistrer les vocalisations des animaux”, a souligné Artem Abzaliev, l’auteur principal de l’étude.

Son équipe a cherché à savoir si les scientifiques pouvaient contourner ce manque de données en soutenant les recherches effectuées sur les humains.

Son équipe a donc collecté les aboiements, grognements et gémissements de 74 chiens de races, âges et sexes différents dans des contextes variés.

Ils les ont introduits dans un modèle d’apprentissage automatique – un type d’algorithme qui identifie des modèles dans de grands ensembles de données – conçu pour analyser la parole humaine.

Et ils ont constaté que cela faisait également du bon travail en écoutant ce que les chiens communiquaient.

En moyenne, les chercheurs ont constaté que leur modèle était précis à 70 % sur différents tests.

“C’est la première fois que des techniques optimisées pour la parole humaine sont utilisées pour faciliter le décodage de la communication animale”, a déclaré Mihalcea.

“Nos résultats montrent que les sons et les modèles dérivés de la parole humaine peuvent servir de base à l’analyse et à la compréhension des modèles acoustiques d’autres sons, tels que les vocalisations d’animaux.”

Les chercheurs affirment que leurs découvertes pourraient avoir des « implications importantes » pour le bien-être animal.

Ils suggèrent qu’une meilleure compréhension des nuances des différents sons émis par les animaux pourrait améliorer la façon dont les humains interprètent et répondent à leurs besoins émotionnels et physiques.

Les résultats ont été présentés lors de la Conférence internationale conjointe sur la linguistique informatique, les ressources linguistiques et l’évaluation.

L’Institut national d’astrophysique, d’optique et d’électronique du Mexique a également travaillé avec l’Université du Michigan sur ce projet.

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