Almanya’daki Max Planck Beyin Araştırmaları Enstitüsü’nden bir sinirbilimci olan Alison Barker ve meslektaşları, yedi köstebek kolonisinden alınan 36 bin değişik sesi çözümleme etmek için makine öğrenimi kullandılar. Ekip, geliştirdikleri algoritmadan gelen verileri incelediğinde hayvanların aslen bir şeyler anlatmaya çalıştığını keşfetti.
Ekibe gore köstebeklerin kendilerine ilişik ses imzası vardı ve her koloninin kültürel olarak nesiller boyu aktarılan değişik lehçesi bulunuyordu.
Şu anda öteki birçok sesi inceleyen Dr. Barker, “Oldukça rahat olacağını düşündüğüm karşılama çağrısının inanılmaz derecede karmaşık olduğu ortaya çıktı. Makine öğrenimi araştırmamı değiştirdi” açıklamasında bulunmuş oldu.
Makine öğrenimi sistemleri, insan dilini çözümleme etmede başarı göstermiş oldular. Konuşmayı tanıyan ses asistanları, konuşmayı metne dönüştüren yazılımlar ve insan dilleri içinde tercüme icra eden dijital araçlar makine öğrenmesi ile mümkün oldu.
Son yıllarda bilim adamları, farelerin ne süre stresli bulunduğunu ve yarasalarının niçin bağırdığını belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak hayvan iletişimini çözmek için bu makine öğrenimi teknolojisini kullanmaya başladılar.
Şu anda ekip hayvanların ne anlatmak istediklerini anlamamıza destek olan bir katalog üstünde çalışıyor. Hatta ekibin insanların hayvanlara karşılık vermesini elde eden teknoloji buluş etmek benzer biçimde iddialı bir projesi bulunuyor.
Hayvan iletişimi emek harcamaları uzun senelerdir varlığını koruyor. Sadece makine öğrenimi teknolojisi bu alanda yeni yeni kullanılmaya başlandı. Makine öğrenimi ile insanların anlayamayacağı ince sesler yazılımlar yardımıyla kolayca çeviri edilebilir.
Bilim adamları, bu yazılımların tek tek hayvanların seslerini ayırt edebildiğini ve sesleri daha ufak parçalara ayırarak anlamın deşifre edilmesinde mühim bir adım bulunduğunu belirtiyor.
WASHINGTON ÜNİVERSİTESİ’NDE KEMİRGEN HAYVANLARI ANLAYABİLEN YAZILIM GELİŞTİRİLDİ
Washington Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, kemirgenlerin ultrasonik seslerini otomatikman algılayabilen, çözümleme edebilen ve kategorize edebilen bir yazılımı makine öğrenimi kullanarak geliştirmeyi başardı.
DeepSqueak adındaki yazılımı Washington Üniversitesi’nden nörobilimci Dr. Kevin Coffey, “Iyi mi hissettiklerini öznel bir halde, hayvanın ağzından doğrundan alabilirsiniz” şeklinde tanımlıyor.
Ekip DeepSqueak’i, lemurlar ve balinalar, tavuklar ve domuzlar için de geliştirmeye devam ediyor.
Öte taraftan başka büyük projeler de devam ediyor. Cetacean Translation Initiative’in kısaltması olan CETI Projesi, makine öğrenimi uzmanlarını, deniz biyologlarını, robotik bilimcileri, dilbilimcileri ve kriptografları bir araya getirmeyi başaran oldukça büyük bir proje.
Ekip, her biri 28 su altı mikrofonu içeren “temel balina dinleme istasyonlarını” bu sonbaharda Dominika kıyılarında oluşturmayı planlıyor. Balinaların ses ve videosunu kaydetmek için robotik balıkların yanı sıra evcil hayvanların seslerini ve videolarını kaydedecek. Peşinden araştırmacılar, balina iletişiminin sözdizimini ve anlambilimini deşifre etmeye çalışacak.
Tüm bu projelerle bilim adamları, hayvanların refahını en üste çıkarmayı hedefliyor. Ek olarak bu türdeki teknolojiler kedi, köpek benzer biçimde evcil hayvanlarla bağlantı oluşturmak ve onları idrak etmek için yeni yollar sunuyor.
KAYNAK: THE NEW YORK TIMES, HABER7
Mustafa Çokyaşar Haber7.com – Teknoloji Editörü
Yoruma kapalı.