針對寵物數(shù)量過剩問題，一種新算法的開發(fā)，或?qū)⒅τ谔嵘龑櫸飩兊念I(lǐng)養(yǎng)率。
在美國，每年大約有600-800萬只貓狗進(jìn)入動物收容所，其中，近300-400萬只動物被安樂死。盡管其原因可能是因?yàn)閯游锖枚坊蛘咦陨砑膊。豢煞裾J(rèn)，仍有有10%-25%的動物被安樂死的原因僅僅是因?yàn)槭杖菟臻g不足。
雖然動物收容所提供了諸如降低領(lǐng)養(yǎng)費(fèi)用和在領(lǐng)養(yǎng)前對動物進(jìn)行絕育等激勵措施，但住在收容所的動物中依舊只有四分之一被領(lǐng)養(yǎng)。建立對動物們的分析模型將為減少動物們安樂死和找到收養(yǎng)家庭提供可能。
因此，針對這一問題，研究人員開始嘗試?yán)脵C(jī)器的學(xué)習(xí)算法來識別收養(yǎng)動物的風(fēng)險因素，并預(yù)測動物在收容所的停留時間。事實(shí)上，一直以來，由于學(xué)習(xí)算法能夠從大數(shù)據(jù)中進(jìn)行檢測，并開發(fā)模型對未來結(jié)果進(jìn)行預(yù)測，因此，學(xué)習(xí)算法也受到科學(xué)家們的廣泛關(guān)注。
此次研究中，研究人員從數(shù)據(jù)庫和動物收容所收集的數(shù)據(jù)，包括動物類型、收容和離開的日期、性別、顏色、品種、收容和離開的狀態(tài)（動物進(jìn)入收容所的行為和動物在結(jié)果類型下的行為）等信息都可以輸入機(jī)器，許多不同類型的算法會對數(shù)據(jù)集進(jìn)行計算。
結(jié)果表明，梯度增強(qiáng)算法整體表現(xiàn)最好，準(zhǔn)確率約為70-80%。根據(jù)這一計算結(jié)果，可以推斷出動物的年齡、體型、顏色，這對收養(yǎng)率有著重要影響。在未來，該算法有望幫助確定最佳的動物收容所位置，并讓動物在最短的時間找到自己的“家”。
