Los investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han desarrollado y utilizado un conjunto personalizado de tecnologías que permite que una computadora entrene a un perro de forma autónoma, y que la computadora responda efectivamente al perro en función del lenguaje corporal del perro.
"Nuestro enfoque puede usarse para entrenar perros de manera eficiente y efectiva", dice David Roberts, profesor asistente de ciencias de la computación en NC State y coautor de un documento sobre el trabajo. "Utilizamos sensores en arneses personalizados para perros para monitorearla postura de un perro, y la computadora refuerza el comportamiento correcto rápidamente y con una consistencia casi perfecta "
"Debido a que la tecnología integra los principios fundamentales del aprendizaje de los animales en un sistema computacional, estamos seguros de que puede aplicarse a una amplia gama de comportamientos caninos", dice Alper Bozkurt, profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática y coautor de"Por ejemplo, podría usarse para entrenar más rápidamente a los perros de servicio. En última instancia, creemos que la tecnología se utilizará junto con el entrenamiento dirigido por humanos".
El arnés del perro se adapta cómodamente al perro y está equipado con una variedad de tecnologías que pueden monitorear la postura y el lenguaje corporal del perro. Cada arnés también incorpora una computadora del tamaño de una baraja de cartas que transmite los datos del sensor de forma inalámbrica. Los investigadorespublicó un documento sobre las posibles aplicaciones del arnés a fines de 2014.
Para el estudio actual, los investigadores escribieron un algoritmo que activó un pitido y la liberación de golosinas para perros desde un dispensador cercano cada vez que los sensores del arnés del perro detectaron que el perro pasó de estar de pie a estar sentado.
Los investigadores tuvieron que asegurarse de que el refuerzo se administrara poco después de que se exhibiera la postura deseada, y también asegurarse de que las recompensas solo se dieran por la postura correcta. Esto requería una compensación. Si el algoritmo funcionaba lo suficiente para garantizar la correctaCon una postura del 100% de certeza, el refuerzo se entregó demasiado tarde para ser efectivo con fines de entrenamiento, pero si el refuerzo se dio de inmediato, hubo una alta tasa de recompensar la postura incorrecta.
Para abordar esto, los investigadores trabajaron con 16 voluntarios y sus perros para optimizar el algoritmo, encontrando la mejor combinación posible de velocidad y precisión. Luego, los investigadores compararon el tiempo y la precisión del algoritmo con el de un entrenador humano experto.
El algoritmo fue muy preciso, recompensando el comportamiento apropiado el 96 por ciento del tiempo. Pero el entrenador humano fue mejor, con una tasa de precisión del 100 por ciento.
Sin embargo, aunque el tiempo de respuesta promedio fue casi el mismo para el algoritmo y el entrenador, hubo mucha variación en el tiempo de respuesta del entrenador. El algoritmo fue increíblemente consistente.
"Esa variación importa, porque la consistencia es fundamentalmente importante para todo el entrenamiento de animales", dice Roberts.
"Este estudio fue una prueba de concepto y demuestra que este enfoque funciona", dice Bozkurt. "Los siguientes pasos incluyen enseñar a los perros a realizar comportamientos específicos en el momento justo e integrar el entrenamiento asistido por computadora y el entrenamiento dirigido por humanos para su uso en variosaplicaciones para perros de servicio. "
"A largo plazo, estamos interesados en usar este enfoque de interacción animal-computadora para permitir que los perros 'usen' computadoras", dice Roberts. "Por ejemplo, permitir que un perro de detección de explosivos marque de manera segura y clara cuándodetecta componentes de una bomba o permite que los perros con alerta diabética usen su postura física y sus comportamientos para pedir ayuda "
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Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Carolina del Norte . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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