आपका पालतू जानवर क्या कहना चाहता है? ये नया AI डिवाइस करेगा ट्रांसलेट

चीन की स्टार्टअप Meng Xiaoyi ने नया AI Pet Collar लॉन्च किया है। कंपनी का दावा है कि यह डिवाइस जानवरों की आवाज और व्यवहार को समझकर उनकी भावनाएं पहचान सकता है।

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Written by नितेश पपनोई, अपडेटेड: 25 मई 2026 11:20 IST
ख़ास बातें
  • चीन की कंपनी ने AI Pet Collar लॉन्च किया है
  • डिवाइस जानवरों की आवाज और व्यवहार को ट्रैक करता है
  • वैज्ञानिकों ने कंपनी के 95% सटीकता दावे पर सवाल उठाए हैं

पालतू जानवरों की आवाज समझने का दावा करने वाला AI Pet Collar

Photo Credit: AI Generated

चीन के एक टेक स्टार्टअप ने ऐसा AI डिवाइस पेश किया है, जो पालतू जानवरों की आवाज और व्यवहार को समझकर इंसानों तक उसका मतलब पहुंचाने का दावा करता है। Hangzhou स्थित कंपनी Meng Xiaoyi ने नया AI Pet Collar लॉन्च किया है, जिसे लेकर दावा किया जा रहा है कि यह जानवरों की आवाज, मूवमेंट और व्यवहार को रियल टाइम में एनालाइज करके उनके इमोशन समझ सकता है। कंपनी के मुताबिक यह डिवाइस 95 प्रतिशत तक सटीकता के साथ काम करता है। हालांकि इस दावे को लेकर वैज्ञानिक समुदाय में सवाल भी उठने लगे हैं।

Meng Xiaoyi ने इस AI डिवाइस के लिए 1 मई से प्री-ऑर्डर शुरू किए थे। कंपनी का कहना है कि लॉन्च से पहले ही इसे दुनियाभर से 10 हजार से ज्यादा रिजर्वेशन मिल चुके हैं। इस डिवाइस की कीमत 799 युआन यानी करीब 11,300 रुपये रखी गई है।

कंपनी के मुताबिक यह डिवाइस सिर्फ साधारण "Pet Translation App" जैसा नहीं है। इसे पालतू जानवरों और इंसानों के बीच रोजमर्रा के कम्युनिकेशन को बेहतर बनाने के लिए तैयार किया गया है। यह डिवाइस जानवर के गले में लगाया जाता है और लगातार उसकी आवाज, बॉडी मूवमेंट, पोश्चर और व्यवहार को ट्रैक करता रहता है।

Meng Xiaoyi का कहना है कि इस डिवाइस को Alibaba Cloud के Qwen Large Language Model की मदद से तैयार किया गया है। AI सिस्टम जानवरों की आवाज के साथ-साथ आसपास के माहौल और फिजिकल बिहेवियर को भी एनालाइज करता है। कंपनी के मुताबिक इसके लिए कई सालों तक Animal Voiceprints और बिहेवियर डेटा पर रिसर्च की गई है।

डिवाइस में ऑडियो सेंसर और मूवमेंट ट्रैकिंग सिस्टम दिया गया है। कंपनी का दावा है कि इसका क्लाउड बेस्ड AI सिस्टम जानवरों की आवाज और इमोशनल पैटर्न को करीब 95 प्रतिशत सटीकता के साथ पहचान सकता है। हालांकि कंपनी ने अभी तक यह साफ नहीं किया है कि यह आंकड़ा किस तरह की टेस्टिंग और कितने बड़े डेटा सेट के आधार पर निकाला गया है।

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