Ciencias y Tecnología

Desarrollan IA que traduce ladridos y analiza emociones caninas

Un modelo de inteligencia artificial analiza los ladridos de los perros para identificar emociones, comportamientos y características como raza y edad.

Foto: Grok.

Investigadores de la Universidad de Michigan desarrollaron un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de analizar los ladridos de los perros para interpretar sus emociones y patrones de comportamiento. Este avance permite identificar si un canino está expresando alegría, miedo o agresión, además de reconocer su edad, raza y sexo a partir de sus vocalizaciones.

El modelo utilizado en esta investigación es una adaptación del sistema Wav2Vec2, diseñado originalmente para el análisis del habla humana. Su capacidad para identificar variaciones en el tono, timbre y ritmo del lenguaje permitió que los investigadores lo ajustaran para comprender las vocalizaciones caninas. Para ello, se entrenó con grabaciones de 74 perros de diferentes características en distintos entornos.

La IA es capaz de analizar grandes volúmenes de datos. (Imagen ilustrativa Infobae)

Uno de los mayores desafíos de este proyecto fue la escasez de datos sobre los sonidos emitidos por los animales. Sin embargo, la reutilización de tecnologías avanzadas en procesamiento de lenguaje humano facilitó el desarrollo de este sistema, permitiéndole alcanzar una precisión del 70% en la clasificación de emociones y características de los perros.

La profesora Rada Mihalcea, directora del Laboratorio de IA de la Universidad de Michigan, destacó que esta investigación marca un avance significativo en la comprensión de la comunicación animal. Nuestra tecnología abre una nueva ventana para entender mejor el lenguaje de los perros y mejorar su interacción con los humanos, señaló la experta.

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A futuro, esta innovación podría tener aplicaciones tanto en el ámbito doméstico, ayudando a los dueños a comprender mejor a sus mascotas, como en estudios científicos sobre comportamiento animal y conservación de especies.

No obstante, los investigadores reconocen que aún hay retos pendientes, como la necesidad de ampliar la base de datos de sonidos y explorar nuevas formas de análisis.

Fuente: Infobae