İçerikte Neler Var?
Yapay Zeka Aracılığıyla Hayvan Davranışının Otomatik Analizi
Araştırmacılar, hayvan davranışlarını analiz etmek için yapay zeka kullanan yeni bir yöntem geliştirdiler. Bu yöntem, davranış bilimi alanında daha uzun vadeli derinlemesine çalışmalara kapı açarken, aynı zamanda hayvan refahının iyileştirilmesine de yardımcı olur. Yöntem Zürih Hayvanat Bahçesi‘nde test edilmeye başlandı.
Hayvanları incelemek hiç kolay değil. Karmaşık ve sürekli değişen bir davranışları vardır. Bu davranışların analizinin yapılması manuel ve uzun süren bir işlemdir. Yapay zekanın yardımıyla, hayvan davranışlarının analizini otomatikleştirir ve bilim insanlarının bunları incelemesini kolaylaşır. İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü (ETH Zürih) ve Zürih Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, bu tür kayıtları analiz etmek için otomatik bir yol buldular. Geliştirdikleri görüntü analizi algoritması, bilgisayarla görme ve makine öğreniminden yararlanıyor. Tek tek hayvanları ayırt edebilir ve türlerinin diğer üyeleriyle merak, korku veya uyumlu sosyal etkileşimler gösterenler gibi belirli davranışları belirleyebilir.
Yapay Zeka Destekli Analiz Tüm Hayvan Türleri İçin Uygun
Araştırmacılar, fare ve makak maymunlarının video görüntüleri ile makine öğrenimi algoritmasını geliştirdiler. Ancak yöntemin tüm hayvan türlerine uygulanabileceğini vurguluyorlar. ETH araştırmacıları, algoritmayı diğer araştırmacıların kullanımına açık bir platformda sundu ve Uganda’da vahşi şempanzeleri araştıran bir grup tarafından kullanılmaya başlandı. Yöntemin hayvan topluluklarındaki karmaşık sosyal etkileşimleri analiz etmek için kullanılabilmesi de çok önemli.
Evcil Hayvanlar Ve Hayvancılık İçin Koşulların İyileştirilmesi
Yeni yöntem aynı zamanda hayvancılığı geliştirmek için de kullanılabilir. Anormal davranışları otomatik olarak tek tek belirlemek için 24 saat izlemeyi ve bu verileri anlamlı hale getirmeyi mümkün kılmaktadır. Hayvan sahipleri, olumsuz sosyal etkileşimleri veya hastalığın başlangıcını erkenden saptayarak, bakımları altındaki hayvanlar için koşulları iyileştirmeye hızla yanıt verebilir.
ETH araştırmacıları, şu anda hayvancılığını daha da geliştirmek ve otomatik davranışsal araştırmalar yapmak isteyen Zürih Hayvanat Bahçesi ile de iş birliği yapıyor. Örneğin yakın zamanda yayınlanan bir çalışmada, hayvanat bahçesi araştırmacılarının fillerin uyku davranış kalıplarını, gece video kayıtlarına manuel olarak açıklama eklemeleri gerektiğini, yeni yöntemin gelecekte bu tür bulguları otomatikleştirmelerine ve yükseltmelerini sağlayabilmesine dikkat çekmiştir.
Son olarak bu yeni yöntem; biyoloji, nörobiyoloji ve tıp alanlarında temel araştırmalarda kullanılmaktadır. Araştırma hayvanlarında stres, endişe veya rahatsızlık belirtileri gibi ince veya nadir görülen davranış değişikliklerini bile tanıyabilmesi nedeniyle nesli tükenmekte olan hayvanların yaşam kalitesi üzerine etkisi de kuşkusuz olumlu olacaktır.
