CATS
Z Japonska přichází aplikace, která vám pomůže zjistit, zda je vaše kočka nemocná.
Není vždy snadné zjistit, zda je vaše kočka nemocná, ale brzy to může být jednodušší díky aplikaci z Japonska, která využívá umělou inteligenci.
Aplikaci vytvořila vývojářská společnost Carelogy Inc. ve spolupráci s Nihonskou univerzitou a s využitím metody vyvinuté skupinou vědců z Montrealské univerzity. Stručně řečeno, stačí do aplikace nahrát fotografii vaší kočky a aplikace bude schopna odhalit všechny známky bolesti, které zvíře projevuje.
Společnost, která aplikaci vyvinula, ujišťuje, že se přesnost blíží 90 %.
Aplikace, která vám pomůže zjistit, zda je vaše kočka nemocná
Není vždy snadné zjistit, zda je vaše kočka nemocná, ale díky aplikaci z Japonska, která využívá umělou inteligenci, to bude brzy snazší. (Zdroj: japannews.yomiuri.co.jp)
Vývojář
Aplikaci vytvořil vývojář Carelogy Inc. ve spolupráci s Nihonskou univerzitou a s využitím metody vyvinuté skupinou výzkumníků z Montrealské univerzity. Stručně řečeno, stačí do aplikace nahrát fotografii vaší kočky a aplikace dokáže odhalit všechny známky bolesti, které zvíře projevuje. Společnost, která aplikaci vyvinula, ujišťuje, že přesnost se blíží 90 %.
Jak aplikace funguje
Ti, kteří jsou zvyklí žít s kočkou, pravděpodobně vycítí, že jejich kočce něco je. Nyní můžete mít díky této japonské aplikaci další nástroj, který vám pomůže pochopit, zda vaší kočce něco není. Aplikace od společnosti Carelogy Inc. dokáže na základě analýzy prvků, jako je poloha uší, očí nebo fousků zvířete, zjistit, zda je něco v nepořádku.
Jak technologie funguje
Aplikace od společnosti Carelogy Inc. by mohla být užitečná, pokud problém ještě není vážný a kočka nevykazuje zjevnější příznaky. Technologie nastavená vývojáři je založena na přibližně 6 000 fotografiích, které pomáhají zachytit pravděpodobné poplašné signály vysílané kočkou.
Jak by mohl být užitečný ve veterinární oblasti
Podle profesora Rjúdžiho Fukušimy z Tokijské zemědělské a technické univerzity by tento typ aplikace mohl být velmi užitečný v oblasti veterinární medicíny, protože by mohl výrazně omezit chyby v diagnostické fázi a umožnit tak efektivnější výsledky.