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Todos alguna vez nos preguntamos qué quiere realmente un perro cuando ladra. Lo mismo le ocurrió a un equipo de investigadores de Estados Unidos y México que desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de analizar y clasificar los ladridos de los perros, arrojando luz sobre su significado y emociones. El modelo, llamado Wav2Vec2, fue adaptado por Artem Abzaliev, estudiante de doctorado de la Universidad de Michigan, en colaboración con científicos del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) en Puebla. El proyecto marca un avance significativo en la comprensión de la comunicación animal.
El modelo Wav2Vec2, basado en aprendizaje profundo, fue originalmente entrenado para reconocer patrones en el habla humana. Sin embargo, fue ajustado utilizando un conjunto de datos de vocalizaciones caninas recolectado por Humberto Pérez Espinosa, investigador del INAOE. Las grabaciones, realizadas entre 2015 y 2017, incluyen ladridos de más de 100 perros en contextos emocionales variados. Entre los estímulos utilizados para provocar respuestas caninas se incluyeron ruidos inesperados y simulaciones de frustración, así como interacciones positivas como caricias o juguetes nuevos.
Los investigadores lograron una precisión del 70% al clasificar características como raza, sexo, edad y contexto del ladrido, superando a otros sistemas previos. Según Pérez Espinosa, el algoritmo también permitió diferenciar vocalizaciones individuales con gran precisión. La investigación destaca que los ladridos no sólo varían según la emoción del perro, sino también en intensidad, lo que plantea desafíos para clasificaciones más detalladas.
Innovaciones y aplicaciones
Además del análisis de vocalizaciones, el equipo está desarrollando métodos multimodales que integran datos de audio, video, movimiento y parámetros biométricos como temperatura corporal y frecuencia cardíaca. Estas técnicas, financiadas por el Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCYT), buscan mejorar la comprensión del comportamiento canino y tienen aplicaciones prácticas en el entrenamiento de perros de asistencia y búsqueda, especialmente en casos de desastres naturales.
Una de las mayores limitaciones identificadas por los investigadores es la recopilación de datos en cantidad suficiente. Requiere tiempo, esfuerzo y protocolos éticos que garanticen el bienestar de los animales, explicó Pérez Espinosa, quien subrayó que el proyecto sigue estrictos lineamientos para asegurar la seguridad y comodidad de los perros participantes.
Por otro lado, el estudio no solo pretende mejorar la calidad de vida de las mascotas mediante una mejor comprensión de sus necesidades emocionales, sino que también podría beneficiar a entrenadores, veterinarios y cuidadores de animales. El objetivo es generar conocimiento con un verdadero impacto social, concluyó Pérez Espinosa. Con estos avances, la IA promete abrir nuevas fronteras en el estudio del comportamiento animal y fortalecer la relación entre los humanos y sus compañeros caninos.
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