नई AI प्रणाली बिल्लियों के सामाजिक व्यवहार को समझने में मदद करती है, इंसानों पर भी हो सकता है इसका असर
येरुशलम, 29 जनवरी, 2026 (टीपीएस-आईएल) — बिल्लियों के आपसी मेलजोल को ट्रैक करने के लिए डिज़ाइन की गई एक नई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) प्रणाली जानवरों की भलाई में सुधार से कहीं ज़्यादा कर सकती है। इज़रायली वैज्ञानिकों का कहना है कि इसी तकनीक का इस्तेमाल एक दिन इंसानों में सामाजिक व्यवहार का अध्ययन करने के लिए भी किया जा सकता है, क्योंकि इसने बिल्लियों के रिश्तों में ऐसे छिपे हुए पैटर्न का खुलासा किया है जिन्हें इंसानी अवलोकन से चूक गए थे।
अध्ययन के पीछे के शोधकर्ताओं में से एक ने द प्रेस सर्विस ऑफ़ इज़राइल को बताया कि यह परियोजना पशु व्यवहार अनुसंधान को पारंपरिक अवलोकन से डेटा-संचालित युग में ले जाती है। केवल इंसानी व्याख्या पर निर्भर रहने के बजाय, इज़रायल के हाइफ़ा विश्वविद्यालय की टीम ने बिल्लियों के एक-दूसरे से समय के साथ शारीरिक रूप से कैसे संबंधित हैं, इसे ट्रैक करने के लिए AI का उपयोग किया, जिससे ऐसे सामाजिक पैटर्न सामने आए जिन्हें मानव आंख के लिए लगातार पहचानना मुश्किल या असंभव है।
हाइफ़ा विश्वविद्यालय में सूचना प्रणाली विभाग और स्वीडन के जोन्कोपिंग विश्वविद्यालय में कंप्यूटिंग विभाग के डॉ. टेडी लाज़ेबनीक ने टीपीएस-आईएल को बताया, "इस अध्ययन में, हमने दिखाया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमें पशु मनोविज्ञान से पशु समाजशास्त्र अनुसंधान की ओर बढ़ने में मदद कर सकता है, और इसका घर या आश्रयों में जानवरों की भलाई से संबंधित किसी भी क्षेत्र में व्यावहारिक प्रभाव है।"
यह अध्ययन हाल ही में सहकर्मी-समीक्षित जर्नल ऑफ़ वेटरनरी बिहेवियर में प्रकाशित हुआ था। इसके मूल में एक सरल लेकिन शक्तिशाली विचार है: दूरी मापना। AI-आधारित कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने एक नियंत्रित वातावरण में स्वाभाविक रूप से बातचीत करने वाली वयस्क बिल्लियों के वीडियो रिकॉर्डिंग का विश्लेषण किया। सिस्टम ने लगातार मापा कि बिल्लियाँ एक-दूसरे से कितनी करीब थीं, वह दूरी कितनी बार बदली, और विभिन्न प्रकार की मुलाकातों के दौरान यह कितनी तेज़ी से बदली।
कुल मिलाकर, टीम ने 53 वयस्क बिल्लियों के बीच की बातचीत की जांच की, जिसमें 186 अलग-अलग सामाजिक मुलाकातों का विश्लेषण किया गया। परिणामों ने स्पष्ट और सुसंगत पैटर्न दिखाए। मादा बिल्लियों के जोड़े एक-दूसरे के सबसे करीब रहने की प्रवृत्ति रखते थे, जबकि नर जोड़े सबसे अधिक दूरी बनाए रखते थे। मिश्रित-लिंग जोड़े बीच में थे। यह भी उतना ही महत्वपूर्ण था कि समय के साथ दूरी कैसे व्यवहार करती थी। मैत्रीपूर्ण बातचीत में अपेक्षाकृत स्थिर दूरी दिखाई गई, जबकि तनावपूर्ण या आक्रामक मुठभेड़ों को दृष्टिकोण और वापसी के बीच तीव्र, लगातार बदलावों द्वारा चिह्नित किया गया था।
शैक्षणिक अंतर्दृष्टि से परे, शोधकर्ताओं का कहना है कि इस तकनीक के तत्काल वास्तविक दुनिया के उपयोग हो सकते हैं। पशु आश्रयों या कई बिल्लियों वाले घरों में, सामाजिक तनाव को अक्सर केवल आक्रामकता या तनाव-संबंधी व्यवहार दिखाई देने के बाद ही पहचाना जाता है। दूरी और गति में सूक्ष्म परिवर्तनों को ट्रैक करने वाली एक AI प्रणाली अस्थिर सामाजिक गतिशीलता को जल्दी चिह्नित कर सकती है, जिससे देखभाल करने वालों को संघर्ष शुरू होने से पहले हस्तक्षेप करने की अनुमति मिलती है।
लाज़ेबनीक ने कहा, "पशु आश्रय बहुत भीड़भाड़ वाले हो सकते हैं। इस तरह का एक उपकरण देखभाल करने वालों को बिल्लियों के बीच सामाजिक गतिशीलता को समझने और यह तय करने में मदद कर सकता है कि उन्हें कहाँ रखना है।"
उन्होंने कहा कि यही दृष्टिकोण अंततः जानवरों से परे अनुकूलित किया जा सकता है। निकटता और बातचीत के पैटर्न को मात्रात्मक बनाकर, यह तकनीक मानव सामाजिक व्यवहार में गहन शोध के द्वार खोल सकती है, जो यह अध्ययन करने का एक नया, डेटा-संचालित तरीका प्रदान करती है कि रिश्ते कैसे बनते हैं, बदलते हैं और समय के साथ टूटते हैं।
उन्होंने कहा, "यह शोध इस तकनीक को मनुष्यों तक विस्तारित करने में सक्षम बनाता है और सामाजिक अंतःक्रियाओं के गहन अध्ययन की अनुमति देता है।"
लाज़ेबनीक ने कहा कि उनकी टीम ने पहले ही कुत्तों में अनुवर्ती शोध शुरू कर दिया है, और जल्द ही घोड़ों पर भी डेटा एकत्र किया जाएगा।
उन्होंने कहा, "यह व्यक्तिगत जानवर से समूह तक एक पद्धतिगत छलांग है, जो हमें उनके गतिशील की पहले की तुलना में बहुत बेहतर समझ प्रदान करती है।
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