Розробка програмного забезпечення комунікатор тварин

Abstract

АНОТАЦІЯ Гогулов Я.В. Програмне забезпечення комунікатора тварин 121 «Інженерія програмного забезпечення» Черкаський державний технологічний університет Черкаси 2023 Тема кваліфікаційної роботи є вельми актуальною з кількох причин. По-перше, враховуючи зростаючі вимоги людей до розуміння своїх домашніх тварин та отримання персоналізованих рішень, компанії активно інвестують у розробку інновацій, спрямованих на поліпшення комунікації з тваринами. Мета дослідження Метою даної роботи є розробка програмного забезпечення для комунікатора тварин, зокрема котів, з використанням нейронної мережі. Досліджуються різні типи нейронних мереж та їх архітектури з метою створення системи, яка здатна розпізнавати емоції кота та зрозуміти приблизно, що він хоче, або що хоче зробити, і перекласти на «людську мову». Методологія дослідження. Для досягнення поставленої мети використовується аналіз різноманітних архітектур нейронних мереж. Розглядаються їхні переваги та недоліки в контексті розпізнавання звуків кота. Особлива увага приділяється вибору оптимальної архітектури для інтеграції в систему. Результати дослідження. Аналіз показує, що велика кількість архітектур нейронних мереж пропонується для розпізнавання звуків. Однак деякі з них не є ідеальними з точки зору всіх параметрів продуктивності. Робота визначає найбільш популярні архітектури та розглядає їхні переваги та обмеження. Висновки Розробка програмного забезпечення для комунікатора тварин, зокрема котів, за допомогою нейронної мережі, є перспективною галуззю дослідження. Інтеграція такого програмного забезпечення в системи в різні системи допоможе людям зрозуміти свого домашнього улюбленця, та може значно покращити їхню продуктивність та здатність до розпізнавання звуків. Дана робота слугує внеском у розвиток технологій штучного інтелекту в галузі тваринного спілкування. Зокрема, в сучасному світі люди пошуково шукають доступні застосунки, які, хоча не завжди відповідають всім їхнім очікуванням, вже є відкритими для користування. Існує активний інтерес інвесторів у розробці застосунків, які допомагають взаєморозумінню між людьми та їхніми домашніми улюбленцями. Такі застосунки мають спрощувати взаємодію із тваринами та сприяти кращому розумінню їхніх потреб. Відзначається, що хоча існують певні доступні застосунки, вони не завжди відповідають усім очікуванням користувачів. Інвестиції у подальший розвиток та удосконалення цих застосунків можуть сприяти створенню ефективних інструментів для взаємодії та розуміння поведінки домашніх тварин. Отже, актуальність даної теми у вигляді дослідження визначається реальним прагненням людей отримати засоби комунікації та розуміння своїх домашніх улюбленців через застосунки, які відповідають їхнім очікуванням та потребам. Інструменти, які були використані для реалізації цього проєкту: 1 Мови програмування: Для розробки програмного забезпечення було використано мови програмування, такі як: 1 Python: Використовується для структуризації. Машинне навчання та аналіз даних: Для розробки моделі нейромережі для визначення емоції кота через його звук, прогнозів та надання рекомендацій з ефективного використання газу було використано таку бібліотеку як TensorFlow.js - Бібліотека використовується для реалізації моделей штучного інтелекту для розрахунків та прогнозів. Результатом кваліфікаційної роботи магістра є розроблене програмне забезпечення для користувачів, які хочуть дізнатись, що конкретно хоче кіт. Система є сучасною та зручною, і вона задовольняє всі вимоги з точки зору функціональності, користувальницької зручності та логіки.

ANNOTATION |Hohulov Y.V. Animal communicator software 121 "Software engineering" Cherkasy State Technological University Cherkasy 2023 The topic of the qualification work is very relevant for several reasons. Firstly, given the growing demands of people to understand their pets and receive personalized solutions, companies are actively investing in the development of innovations aimed at improving communication with animals. Research objective The aim of this work is to develop software for an animal communicator, in particular cats, using a neural network. Different types of neural networks and their architectures are investigated in order to create a system that is able to recognize the emotions of a cat and understand approximately what it wants or what it wants to do and translate it into "human language". Research methodology. To achieve this goal, we analyze various neural network architectures. Their advantages and disadvantages in the context of cat sound recognition are considered. Particular attention is paid to choosing the optimal architecture for integration into the system. Research results. The analysis shows that a large number of neural network architectures are proposed for sound recognition. However, some of them are not ideal in terms of all performance parameters. The paper identifies the most popular architectures and discusses their advantages and limitations. Conclusions. The development of software for communicating with animals, in particular cats, using a neural network is a promising area of research. Integrating such software into various systems will help people understand their pets and can significantly improve their performance and sound recognition abilities. This work contributes to the development of artificial intelligence technologies in the field of animal communication. In particular, in the modern world, people are searching for affordable applications that, although they do not always meet all their expectations, are already open for use. There is an active interest of investors in the development of applications that help people and their pets to understand each other. Such applications should simplify interaction with animals and contribute to a better understanding of their needs. It is noted that although there are some available applications, they do not always meet all user expectations. Investing in the further development and improvement of these applications can help create effective tools for interacting with and understanding pet behavior. Thus, the relevance of this topic in the form of a study is determined by the real desire of people to get the means to communicate and understand their pets through applications that meet their expectations and needs. The tools used to implement this project are: 1. Programming languages: Programming languages such as: 1) Python: Used for structuring. Machine learning and data analysis: A library such as TensorFlow.js was used to develop a neural network model to determine the emotion of a cat through its sound, make predictions and provide recommendations for efficient gas use - The library is used to implement artificial intelligence models for calculations and predictions. The result of the master's qualification work is the developed software for users who want to know what exactly the cat wants. The system is modern and user-friendly, and it meets all the requirements in terms of functionality, user-friendliness, and logic.