Um algoritmo inovador de inteligência artificial desenvolvido por especialistas em comportamento canino foi projetado para avaliar com precisão o temperamento dos cães de trabalho para facilitar melhores resultados de treinamento e colocação. Esta colaboração entre a academia e a startup de tecnologia canina Dogvatar usa dados da pesquisa C-BARQ para prever os tipos de personalidade canina, fornecendo uma nova abordagem para a correspondência entre humanos e caninos. O algoritmo gera uma impressão digital da personalidade canina, assim como o popular teste Myers-Briggs faz com as pessoas.

Uma equipe multidisciplinar de pesquisadores especializados em comportamento canino e inteligência artificial desenvolveu um algoritmo de IA que automatiza o processo de alto risco de avaliação da personalidade de um potencial cão de trabalho. Eles esperam ajudar as instalações de treinamento de cães a avaliar com mais rapidez e precisão quais animais têm potencial para sucesso a longo prazo em carreiras, como auxiliar na aplicação da lei e ajudar pessoas com deficiência. Os testes de personalidade também podem ser usados ​​para combinar cães com pessoas e ajudar os abrigos a colocar os animais de maneira adequada, reduzindo assim o número de animais que são devolvidos como lares adotivos inadequados.

Cientistas da Universidade de East London e da Universidade da Pensilvânia conduziram o estudo em nome de seu patrocinador Dogvatar, uma startup de tecnologia canina com sede em Miami, Flórida. Eles anunciaram os resultados da pesquisa do algoritmo de teste de personalidade canina no artigo "Método de Inteligência Artificial para Prever o Tipo de Personalidade Canina", publicado em "Relatórios Científicos" em 29 de janeiro de 2024.

O algoritmo de IA se baseia em dados de quase 8.000 respostas ao amplamente utilizado Questionário de Avaliação e Pesquisa de Comportamento Canino (C-BARQ) para se treinar. Por mais de 20 anos, o questionário de 100 perguntas tem sido o padrão ouro para avaliar potenciais cães de trabalho.

“O C-BARQ é altamente eficaz, mas muitas de suas questões também são subjetivas”, disse o co-investigador principal James Serpell, professor emérito de ética e bem-estar animal na Escola de Medicina Veterinária da Universidade da Pensilvânia. “Ao agrupar dados de milhares de pesquisas, fomos capazes de ajustar as respostas escandalosas inerentes às perguntas subjetivas da pesquisa em categorias como competição canina e medo de estranhos”.

O algoritmo experimental de inteligência artificial da equipe de pesquisa funciona em parte classificando as respostas às perguntas do C-BARQ em cinco grandes categorias, formando, em última análise, uma impressão digital da personalidade de um cão específico. Esses tipos de personalidade são identificados e descritos com base na análise dos atributos mais influentes em cinco categorias, que incluem: “Excitável/Afetivo”, “Ansioso/Medroso”, “Indiferente/Predatório”, “Reativo/Ativo” e “Calma/Sociável”. Esses pontos de dados agrupados finais incluem atributos comportamentais como “Excitação quando a campainha toca”, “Agressão a cães estranhos que visitam sua casa” e “Perseguir ou perseguir pássaros quando tiver oportunidade”.

Cada atributo recebe um valor de “importância do recurso”, que é quanto peso o algoritmo de IA atribui a esse atributo ao calcular a pontuação de personalidade do cão.

Dogvatar e seus co-pesquisadores planejam investigar mais a fundo possíveis aplicações para seu algoritmo de teste de personalidade canina. “Este é um avanço muito emocionante para nós”, disse o CEO e “Líder do AlphaPack” Piya Pettigrew. “Este algoritmo pode melhorar muito a eficiência do processo de treinamento e colocação de cães de trabalho e ajudar a reduzir o número de cães de companhia devolvidos aos abrigos devido a incompatibilidades.

Fonte compilada: ScitechDaily