개 행동 전문가가 개발한 혁신적인 인공 지능 알고리즘은 작업견의 기질을 정확하게 평가하여 더 나은 훈련 및 배치 결과를 촉진하도록 설계되었습니다. 학계와 반려견 기술 스타트업인 Dogvatar 간의 이번 협력은 C-BARQ 설문 조사 데이터를 사용하여 반려견 성격 유형을 예측함으로써 인간과 반려견 매칭에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다. 이 알고리즘은 인기 있는 Myers-Briggs 테스트와 마찬가지로 개 성격 지문을 생성합니다.
개 행동과 인공 지능을 전문으로 하는 다양한 분야의 연구자들로 구성된 팀이 잠재적인 작업견의 성격을 평가하는 고위험 프로세스를 자동화하는 AI 알고리즘을 개발했습니다. 그들은 개 훈련 시설이 법 집행 지원 및 장애인 지원과 같은 직업에서 장기적인 성공 가능성이 있는 동물을 보다 빠르고 정확하게 평가할 수 있기를 희망합니다. 성격 테스트는 개와 사람을 연결하고 보호소가 동물을 적절하게 배치하는 데 도움을 주어 부적합한 입양 가정으로 반환되는 동물의 수를 줄이는 데에도 사용할 수 있습니다.
이스트 런던 대학과 펜실베이니아 대학의 과학자들은 플로리다주 마이애미에 본사를 둔 개과 기술 스타트업인 Dogvatar를 후원하여 연구를 수행했습니다. 이들은 2024년 1월 29일자 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)'에 게재된 '개 성격 유형 예측을 위한 인공지능 방법(Artificial Intelligence Method for Predicting Dog Personality Type)'이라는 논문에 개 성격 테스트 알고리즘에 대한 연구 결과를 발표했다.
AI 알고리즘은 널리 사용되는 개 행동 평가 및 연구 설문지(C-BARQ)에 대한 거의 8,000개의 응답 데이터를 활용하여 스스로 훈련합니다. 20년 이상 동안 100개의 질문으로 구성된 설문지는 잠재적인 사역견을 평가하는 최고의 표준이었습니다.
"C-BARQ는 매우 효과적이지만 질문의 대부분은 주관적이기도 합니다"라고 펜실베이니아 대학 수의과 대학의 윤리 및 동물 복지 명예 교수인 공동 연구 책임자인 James Serpell이 말했습니다. "수천 개의 설문조사에서 얻은 데이터를 클러스터링함으로써 개 경쟁 및 낯선 사람에 대한 두려움과 같은 범주의 주관적인 설문조사 질문에 내재된 터무니없는 응답을 조정할 수 있었습니다."
연구팀의 실험적인 인공 지능 알고리즘은 부분적으로 C-BARQ 질문에 대한 응답을 5가지 광범위한 범주로 분류하여 궁극적으로 특정 개에 대한 디지털 성격 지문을 형성하는 방식으로 작동합니다. 이러한 성격 유형은 "흥분/감정", "불안/두려움", "냉담/약탈", "반응적/활동적" 및 "평온함/사교적"을 포함하는 5가지 범주의 가장 영향력 있는 특성 분석을 기반으로 식별되고 설명됩니다. 이러한 최종 그룹화된 데이터 포인트에는 "초인종이 울릴 때의 흥분", "집에 찾아온 이상한 개에 대한 공격성", "기회가 주어졌을 때 새를 쫓거나 쫓는 것"과 같은 행동 속성이 포함됩니다.
각 속성에는 '특징 중요도' 값이 할당되는데, 이는 AI 알고리즘이 개의 성격 점수를 계산할 때 해당 속성에 얼마나 많은 가중치를 두는지를 나타냅니다.
Dogvatar와 공동 연구원들은 개 성격 테스트 알고리즘의 잠재적인 적용을 추가로 조사할 계획입니다. CEO이자 "AlphaPack 리더"인 Piya Pettigrew는 "이것은 우리에게 매우 흥미로운 돌파구입니다."라고 말했습니다. "이 알고리즘은 작업견 훈련 및 배치 과정의 효율성을 크게 향상시키고 불일치로 인해 보호소로 돌아가는 반려견의 수를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 개와 그들이 봉사하는 사람들 모두에게 윈윈(win-win)입니다."
컴파일된 소스: ScitechDaily