VARIANTES DEL "GUAU"

¿Te gustaría saber qué dice tu perro cuando ladra? Una inteligencia artificial es capaz de descifrarlo

Un equipo de investigación ha desarrollado herramientas de inteligencia artificial que podrían identificar si transmite estrés, ganas de jugar o una posible agresión.

Lo cierto es que es muy complicado saber qué nos está queriendo decir nuestro perro cuando ladra. Un gruñido casi idéntico puede significar que está contento o que tiene miedo y su lenguaje corporal a través de saltos o moviendo la cola también puede ser confuso.

Por ello, un grupo de investigadores de la Universidad de Michigan ha recurrido a la inteligencia artificial para comprender el significado de las variantes del "guau". Esto no quiere decir que vayamos a poder tener una conversación humana con nuestra mascota, pero sí puede traducir los ladridos e interpretar el mensaje. Nos indica si están contentos, tristes o tienen miedo, por ejemplo.

Para llevar a cabo dicha investigación, los científicos reunieron a un total de 74 perros de diferentes razas, aunque aproximadamente la mitad eran chihuahuas. Se empleó un modelo de habla basado en IA denominado Wav2Vec2.

Imagen de archivo de un perro | Pexels

Los investigadores desarrollaron el estudio con tres estrategias diferentes. En una de ellas, entrenaron al programa desde cero con ladridos. En el segundo caso, emplearon un software que previamente contaba con 1.000 horas de grabaciones de voces humanas, añadiendo información de los animales. Por último, perfeccionaron un modelo unificado, con la adición de ladridos de los 74 perros.

Se realizaron grabaciones de los sonidos emitidos por animales en situaciones forzadas por los investigadores para desencadenar emociones concretas. Por ejemplo, jugaron con ellos o fingieron hacer daño a sus compañeros humanos.

Así, se logró identificar 14 tipos diferentes de ladridos, gruñidos, aullidos y gemidos, con connotaciones positivas, negativas o neutras. Estas se traducirían en emociones, no en palabras concretas.

Curiosamente, cuando el algoritmo se había preentrenado con habla humana se consiguió una tasa de éxito del 62,2%, que incluso ascendía a más del 90% en algunos tipos concretos de vocalizaciones. En cambio, sin ese preentreno humano, la probabilidad de acierto era mucho menor.

Al establecer modelos de habla humana como herramientas útiles para analizar la comunicación animal, esta investigación sienta una base sólida para futuras investigaciones que podrían transformar nuestra comprensión de la vida animal.

"Nuestros resultados muestran que los sonidos y patrones derivados del habla humana pueden servir como base para analizar y entender los patrones acústicos de otros sonidos, como las vocalizaciones animales", asegura la Universidad de Míchigan.

También es importante saber que el estudio todavía no ha sido revisado por pares. Esto significa que, hasta que científicos ajenos a la investigación comprueben que todo es correcto, debemos coger con pinzas los resultados.

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