Almanya’daki Max Planck Beyin Araştırmaları Enstitüsü’nden bir sinirbilimci olan Alison Barker ve meslektaşları, yedi köstebek kolonisinden alınan 36 bin farklı sesi analiz etmek için makine öğrenimi kullandılar. Ekip, geliştirdikleri algoritmadan gelen verileri incelediğinde hayvanların aslında bir şeyler anlatmaya çalıştığını keşfetti.
Ekibe göre köstebeklerin kendilerine ait ses imzası vardı ve her koloninin kültürel olarak nesiller boyu aktarılan farklı lehçesi bulunuyordu.
Şu anda diğer birçok sesi inceleyen Dr. Barker, “Oldukça basit olacağını düşündüğüm karşılama çağrısının inanılmaz derecede karmaşık olduğu ortaya çıktı. Makine öğrenimi araştırmamı değiştirdi” açıklamasında bulundu.
Makine öğrenimi sistemleri, insan dilini analiz etmede başarılı oldular. Konuşmayı tanıyan ses asistanları, konuşmayı metne dönüştüren yazılımlar ve insan dilleri arasında çeviri yapan dijital araçlar makine öğrenmesi ile mümkün oldu.
Son yıllarda bilim adamları, farelerin ne zaman stresli olduğunu ve yarasalarının neden 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 yardımcı olan bir katalog üzerinde çalışıyor. Hatta ekibin insanların hayvanlara karşılık vermesini sağlayan teknoloji icat etmek gibi iddialı bir projesi bulunuyor.
Hayvan iletişimi çalışmaları uzun yıllardır varlığını koruyor. Ancak makine öğrenimi teknolojisi bu alanda yeni yeni kullanılmaya başlandı. Makine öğrenimi ile insanların anlayamayacağı ince sesler yazılımlar sayesinde kolayca tercüme edilebilir.
Bilim adamları, bu yazılımların tek tek hayvanların seslerini ayırt edebildiğini ve sesleri daha küçük parçalara ayırarak anlamın deşifre edilmesinde önemli bir adım olduğunu belirtiyor.
WASHINGTON ÜNİVERSİTESİ’NDE KEMİRGEN HAYVANLARI ANLAYABİLEN YAZILIM GELİŞTİRİLDİ
Washington Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, kemirgenlerin ultrasonik seslerini otomatik olarak algılayabilen, analiz edebilen ve kategorize edebilen bir yazılımı makine öğrenimi kullanarak geliştirmeyi başardı.
DeepSqueak adındaki yazılımı Washington Üniversitesi’nden nörobilimci Dr. Kevin Coffey, “Nasıl hissettiklerini öznel bir şekilde, hayvanın ağzından doğrundan alabilirsiniz” şeklinde tanımlıyor.
Ekip DeepSqueak’i, lemurlar ve balinalar, tavuklar ve domuzlar için de geliştirmeye devam ediyor.
Öte yandan 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 kurmayı planlıyor. Balinaların ses ve videosunu kaydetmek için robotik balıkların yanı sıra evcil hayvanların seslerini ve videolarını kaydedecek. Ardından araştırmacılar, balina iletişiminin sözdizimini ve anlambilimini deşifre etmeye çalışacak.
Tüm bu projelerle bilim insanları, hayvanların refahını en üste çıkarmayı hedefliyor. Ayrıca kedi, köpek gibi evcil hayvanlarla bağlantı kurmak ve onları anlamak için yeni yollar sunuyor.