Un innovativo algoritmo di intelligenza artificiale sviluppato da esperti in comportamento canino mira a valutare accuratamente le personalità dei cani da lavoro, facilitando migliori risultati di formazione e collocamento. Questa collaborazione tra il mondo accademico e la startup di tecnologia canina Dogvatar utilizza i dati del sondaggio C-BARQ per prevedere i tipi di personalità del cane, offrendo un nuovo approccio al matchmaking cane-uomo.
Algoritmo AI e tipi di personalità del cane
Un gruppo di ricerca multidisciplinare specializzato nel comportamento canino e nell’intelligenza artificiale, ha sviluppato un algoritmo che automatizza il processo ad alto rischio di valutazione delle personalità dei potenziali cani da lavoro. Il team spera di aiutare le agenzie di addestramento a valutare in modo più rapido e accurato quali animali hanno maggiori probabilità di avere successo a lungo termine in carriere come aiutare le forze dell’ordine e assistere le persone con disabilità.
Il test della personalità potrebbe essere utilizzato anche per il matchmaking cane-uomo, aiutando i rifugi a posizionarsi correttamente, riducendo così il numero di animali restituiti perché non adatti alle loro famiglie adottive.
L’algoritmo genera l’impronta digitale della personalità canina, proprio come fa il popolare test Myers-Briggs per le persone.
Gli scienziati dell’Università di East London e dell’Università della Pennsylvania, hanno condotto la ricerca per conto del loro sponsor Dogvatar, una startup di tecnologia canina con sede a Miami, in Florida, e hanno annunciato i loro risultati sulla rivista Scientific Reports.
L’algoritmo AI si basa sui dati di quasi 8.000 risposte al questionario di ricerca e valutazione comportamentale canina (C-BARQ) ampiamente utilizzato negli addestramenti. Per oltre 20 anni, il sondaggio C-BARQ da 100 domande è stato lo standard di riferimento per la valutazione dei potenziali cani da lavoro.
James Serpel, Professore emerito di etica e benessere degli animali presso la UPenn School of Veterinary Medicine ha dichiarato: “C-BARQ è molto efficace, ma molti dei suoi quesiti sono anche soggettivi. Raggruppando i dati di migliaia di sondaggi, ci siamo potuti adattare alle risposte marginali inerenti alle domande del sondaggio in categorie come la rivalità tra cani e la paura diretta da estranei”.
L’algoritmo sperimentale di intelligenza artificiale del gruppo di ricerca funziona in parte raggruppando le risposte alle domande C-BARQ in cinque categorie principali che alla fine modellano l’impronta digitale della personalità che ha un determinato cane. Questi tipi di personalità sono stati identificati e descritti sulla base dell’analisi degli attributi più influenti in ciascuna delle cinque categorie e includono: “eccitabile/attaccato”, “ansioso/timoroso”, “distaccato/predatorio”, “reattivo/assertivo”,” e “calmo/piacevole”.
I dati che hanno alimentato questi cluster finali hanno incluso attributi comportamentali come “eccitabile quando suona il campanello”, “aggressività verso cani sconosciuti che visitano la tua casa” e “insegue o inseguirebbe uccelli se ne avesse l’opportunità”.
Ad ogni attributo è stato assegnato un valore di “importanza della caratteristica”, che è essenzialmente il peso che l’attributo riceve mentre l’algoritmo AI calcola il punteggio della personalità di un cane: “Questi cluster sono molto significativi, molto coerenti”, ha detto Serpell.
Dogvatar e i ricercatori che collaborano intendono condurre ulteriori ricerche sulle potenziali applicazioni per il loro algoritmo di test della personalità dei cani.
Piya Pettigrew, CEO di Dogvatar, “Alpha Pack Leader” ha spiegato: “Questa è stata una svolta davvero entusiasmante per noi. Questo algoritmo potrebbe migliorare notevolmente l’efficienza nel processo di addestramento e collocamento dei cani da lavoro e potrebbe aiutare a ridurre il numero di cani da compagnia riportati nei rifugi perché non compatibili. È una vittoria sia per i cani che per le persone”.
