新技术使用硬件和软件更有效地训练狗

北卡罗莱纳州立大学的研究人员已经开发并使用了一套定制的技术，该技术允许计算机自动训练狗，并且计算机根据狗的肢体语言对狗进行有效响应。

“我们的方法可用于有效而有效地训练狗，”北卡罗来纳州立大学计算机科学助理教授，该研究论文的合著者戴维·罗伯茨说。“我们在定制的狗背带中使用传感器来监视狗的姿势，并且计算机能够以近乎完美的一致性快速增强正确的行为。”

“由于该技术将动物学习的基本原理整合到了计算系统中，因此我们有信心将其应用于各种犬类行为，”电气和计算机工程助理教授，论文的合著者Alper Bozkurt说。 。“例如，它可以用来更快地训练服务犬。最终，我们认为该技术将与以人为导向的培训结合使用。”

狗用安全带可舒适地安装在狗上，并配备了多种技术，可以监视狗的姿势和肢体语言。每个线束还集成了一副大小如一副纸牌的计算机，可以无线传输传感器数据。研究人员于2014年底发表了一篇有关线束潜在应用的论文。

对于当前的研究，研究人员编写了一种算法，每当狗的安全带传感器检测到狗从站立状态转为坐姿时，就会触发蜂鸣声并从附近的分发器中释放狗零食。

研究人员必须确保在表现出所需的姿势后不久就进行了加固，还必须确保仅对正确的姿势给予奖励。这需要权衡。如果算法运行了足够长的时间以确保100%的确定正确的姿势，则加固时间太晚，无法有效地用于训练目的。但是，如果立即给予加强，则错误姿势的奖励率很高。

为了解决这个问题，研究人员与16位志愿者及其狗一起对算法进行了优化，从而找到了速度和准确性的最佳组合。然后，研究人员将算法的时间和准确性与专业的人类教练进行了比较。

该算法非常准确，可以在96%的时间内奖励适当的行为。但是人类培训师更好-准确率100%。

但是，虽然算法和训练器的平均响应时间大致相同，但训练器的响应时间却存在很大差异。该算法非常一致。

“这种差异很重要，因为一致性对于所有动物训练都至关重要，”罗伯茨说。

Bozkurt说：“这项研究是概念的证明，并证明了这种方法的有效性。” “接下来的步骤包括教狗在提示时执行特定的行为，并将计算机辅助培训和以人为导向的培训相集成，以用于各种服务犬应用中。”

罗伯茨说：“从长远来看，我们有兴趣将这种方法用于动物与计算机的互动，以允许狗'使用'计算机。” “例如，允许爆炸物侦查犬在检测到炸弹成分时安全，清晰地做标记，或者允许糖尿病警报犬使用其身体姿势和行为来寻求帮助。”

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