Un equipo de investigadores de la Universidad de Michigan ha logrado avances significativos en el uso de la inteligencia artificial (IA), desarrollando un modelo capaz de interpretar los ladridos de los perros para identificar patrones de comportamiento y emociones como la alegría o señales de posible agresión.
Según informó la institución, este sistema también puede determinar características como la edad, raza y sexo del animal a partir de sus vocalizaciones. Este avance abre nuevas posibilidades para comprender mejor la comunicación animal y sus matices.
El proyecto se basa en la reutilización de modelos de IA previamente entrenados para analizar el habla humana, lo que permitió superar una de las principales dificultades en este campo: la escasez de datos sobre vocalizaciones animales.
El modelo de IA que entiende a los perros
El sistema desarrollado por los investigadores se basa en Wav2Vec2, un modelo diseñado originalmente para analizar el lenguaje humano. Esta tecnología puede detectar matices como tono, timbre y acento, convirtiendo estos datos en información procesable por una computadora.
Al adaptar este modelo para trabajar con sonidos emitidos por perros, los científicos lograron generar representaciones acústicas que permitieron interpretar sus vocalizaciones.
Para entrenarlo, utilizaron grabaciones de 74 perros de distintas razas, edades y sexos en diferentes contextos. Gracias a esto, el sistema aprendió a clasificar los sonidos según las emociones que transmiten y las características del animal. Los resultados fueron prometedores, alcanzando una precisión del 70% en tareas de clasificación, superando a otros modelos diseñados específicamente para analizar ladridos.
Aplicaciones y desafíos de esta tecnología
El éxito de este proyecto radica en la reutilización de modelos previamente entrenados para analizar el habla humana, un enfoque clave en el estudio de la comunicación entre seres vivos.
Rada Mihalcea, profesora de Ciencias de la Computación e Ingeniería y directora del Laboratorio de IA de la Universidad de Michigan, destacó la importancia de esta investigación: “Nuestra investigación abre una nueva ventana sobre cómo podemos utilizar lo que hemos construido hasta ahora en el procesamiento del habla para comenzar a comprender los matices de los ladridos de los perros”.
El modelo Wav2Vec2, utilizado en aplicaciones como la conversión de voz a texto y la traducción de idiomas, demostró ser una herramienta eficaz para este propósito. Al adaptarlo para analizar vocalizaciones animales, los investigadores superaron la limitación impuesta por la falta de datos específicos sobre los sonidos de los perros.
Este avance no solo podría facilitar la interacción entre humanos y mascotas en el ámbito doméstico, sino que también tiene aplicaciones potenciales en estudios científicos sobre comportamiento animal y conservación de especies.
No obstante, los investigadores reconocen que aún quedan desafíos por resolver. La recopilación de datos más amplios y diversos sobre la comunicación animal será clave para mejorar la precisión del modelo. Además, seguir explorando cómo se pueden adaptar estas tecnologías permitirá responder preguntas más complejas sobre la comunicación entre especies.
Este desarrollo representa un paso importante hacia una mejor comprensión del lenguaje de los animales y su interacción con los humanos.