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狗脸识别、智慧铲屎、电子游戏......未来我们和宠物的互动有多丰富******

        从“饲养”到“陪伴”，宠物已成为人们不可或缺的家庭成员。

        Euromonitor最新数据显示，2015至2021年，全球宠物市场规模从1098亿美元稳步攀升到了1597亿美元，年复合增长率达6.4%。在中国，宠物消费市场规模更是在十年间从140亿元大幅攀升至2490亿元。

        在物联网、大数据、人工智能等技术的加持下，我们与宠物的互动越来越丰富。未来，科技将怎样帮助我们提升和宠物的亲密度？我们可以怎样智慧养宠？

图源：pixabay

       “铲屎官，陪我打游戏”

        玩电子游戏已经不是人类的特权！英国初创宠物品牌Joipaw已经开发一款给宠物狗使用的游戏家用主机，名为“Joipaw”。该产品带有一块触控屏幕以及自动投喂器。

    图源：joipaw

        未来，我们或许可以看到这样的画面。

        回到家，发现狗子正在屏幕前“奋战”，不亦乐乎。它用鼻子精准地“捉”住了屏幕上的每一只地鼠。而投食机在狗子每次成功触及屏幕中的地鼠时，投放零食给与奖励。狗子疯狂进食，津津有味。

        不止如此，Joipaw还为他们的主机搭配了运动穿戴设备，这些设备既可以供饲养人通过APP来监控宠物，还可以直接关联游戏内容，进行额外的游戏控制。

    图源：Joipaw

        英国开放大学动物-计算机交互教授兼 Joipaw 的科学顾问克拉拉·曼奇尼 (Clara Mancini) 说，针对狗的触摸屏大脑游戏的研究虽然才刚开始，但“非常有前途”。她认为，这项技术可以帮助患有痴呆症的狗，或者让那些因为住在收容所而不太活跃的狗变得更活跃。

       “铲屎官，带好我的身份证”

        世界上不存在两片完全相同的树叶，也不存在两只鼻纹完全相同的狗子。

        与人类指纹类似，犬类鼻纹具有唯一性与稳定不变性，甚至不会随着成长而改变。主人只需对准犬鼻进行简单的抓拍或者视频录像，系统通过犬鼻检测，定位出鼻纹关键点，将提取到的鼻纹深度图信息汇入后台数据库，更可为犬只生成一张专属的身份证。

    图源：旷视科技

        在AI技术日趋普及的当下，犬鼻纹识别技术是通过对比犬鼻纹图像特征之间的相似性来确定犬只的身份，其核心技术是使用模式识别、图像处理等方法对犬只的鼻纹特征进行描述、匹配和分类，从而实现自动的犬只个体认证。对比现有的DNA认证和芯片认证，鼻纹识别具有识别精度高、宠物友好性高、操作体验好、反作弊性强、成本低等优点，具有广泛的应用前景。

    图源：支付宝

        目前，已有科技公司推出宠物的鼻纹识别解决方案，用于城市中的宠物管理，如AI寻宠、宠物门禁、在线犬证办理等。此方案主要通过模式识别、图像处理等方法对犬只的鼻纹特征进行描述、匹配和分类，从而实现犬只的识别与认证。

        当宠物拥有专属ID，有关犬的基本信息、生活动态、消费记录、服务和医疗等信息都将与之绑定。由此拓展的宠物比赛、宠物保险、宠物医疗、宠物零售等场景都将呈现出更多样的可能性。

       “铲屎官，我们谈谈”

        利用擅长模式分析的人工智能，我们或许可以真正破译动物语言，与猫、鸟类，甚至鲸鱼等动物直接对话。届时，人类与动物的关系或将掀开新一页。

        美国北亚利桑那大学科恩·斯洛伯德克夫创建了一个名为Zoolingua的公司，目标是开发一种人工智能，让人们能与宠物顺畅地沟通交流。他认为，如果人类能了解到一点点动物们的想法，同时让动物们了解一点点我们的想法，二者之间的关系将完全不同。

    图源：Zoolingua官网

        因此，该团队观察狗子在特定环境下的叫声和行为，并对这些复杂的通信形式进行分类和分析，最终可以有效准确地在计算机程序中，将“汪汪”翻译成英语。

        根据Zoolingua的统计，美国每年约有二至四百万只狗被安乐死。其中大部分归因于行为问题，而这些问题的出现主要是因为人与狗之间缺乏沟通。该团队认为，如果能找出狗子的行为与我们指令相出入的原因，我们就可以解决很多行为问题并拯救很多狗。

       “铲屎官，今天你铲屎了么”

        通过DNA检测技术和无人机，狗子的粪便可以被精准锁定，并找到那个拒绝铲屎的铲屎官，进行追责和教育。

    图源：PooPrints

        从DNA采集的角度来说，美国DNA技术宠物公司PooPrints已经有了成熟的方案。

        首先，要在每个狗子的身上提取到生物信息数据样本。然后，每只狗的基因档案都被注册，并安全地上传到DNA世界宠物登记数据库中，狗主人还需要填写一份关于本人的基本信息，相关信息会存储到狗子的“身份证”中。最后，只需要从“犯罪现场”提取到证据，将样品证据返回实验室进行处理，就可以将粪便与狗子们匹配上，从而找到这个懒惰的铲屎官了。

    图源：pooprints

        那如何追踪狗子的粪便呢？

        荷兰企业家Gerben Lievers将传感器和机器人综合成了“无人机铲屎官”。第一个无人机模型名为Watchdog1，主要使用热成像技术，通过与周围区域相比的温度来定位需要铲的屎。同时，该模型附有GPS定位系统，相关数据会发送到名为Patroldog1的地面机器人上，接收到数据后，地面机器人便负责找到并清理。

        炫酷科技带来震撼的同时，也温暖着我们生活中的点点滴滴。未来，理性与冷酷将不再是机器的代名词，它们将以有温度、有生命感的形象，融入每一个家庭，让家庭智能起来。（整理：李飞 策划：穆子叶）

        参考 | 虎嗅网、文汇报、中国青年网

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）