¿Podrá la Inteligencia Artificial traducir lo que los perros tratan de comunicar con sus ladridos?
Investigadores de la Universidad de Michigan en colaboración con el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) de Puebla, México, están explorando las posibilidades de la IA y desarrollando herramientas específicas para tratar de desentrañar lo que los perros dicen con sus ladridos.
Estamos aún lejos de lo que hace ya años se vaticinó, la existencia de un “traductor automático de ladridos caninos“pero la Inteligencia Artificial puede ser una herramienta imprescindible para lograrlo.
Los modelos de IA originalmente entrenados en el habla humana pueden usarse como punto de partida para entrenar nuevos sistemas dirigidos a la comunicación animal, explican los investigadores que están trabajando en ello.
“Al utilizar modelos de procesamiento del habla entrenados inicialmente en el habla humana, nuestra investigación abre una nueva ventana sobre cómo podemos aprovechar lo que hemos construido hasta ahora en procesamiento del habla para comenzar a comprender los matices de los ladridos de los perros”, aclara Rada Mihalcea, director del Laboratorio de IA de la Universidad de Michigan.
“Hay muchas cosas que aún no sabemos sobre los animales que comparten este mundo con nosotros. Los avances en IA se pueden utilizar para revolucionar nuestra comprensión de la comunicación animal, y nuestros hallazgos sugieren que tal vez no tengamos que empezar de cero”.
El software de inteligencia artificial que desarrolló Artem Abzaliev con Rada Mihalcea y Humberto Pérez-Espinosa puede identificar si el ladrido de un perro es amistoso o agresivo, además de identificar raza, sexo y edad.
“Las vocalizaciones de los animales son logísticamente mucho más difíciles de solicitar y registrar”, explica Abzaliev, autor principal del estudio: “Deben ser registrados pasivamente en el medio silvestre o, en el caso de los perros domésticos, con el permiso de sus tutores”.
Debido a esta escasez de datos utilizables, ha resultado difícil desarrollar técnicas para analizar las vocalizaciones de los perros pero los nvestigadores superaron estos desafíos reutilizando un modelo existente que fue diseñado originalmente para analizar el habla humana.
Utilizaron un conjunto de datos de vocalizaciones caninas registradas en 74 perros de diferentes razas, edades y sexos, en diversos contextos. Humberto Pérez-Espinosa, colaborador del INAOE, dirigió el equipo que recopiló el conjunto de datos. Luego, Abzaliev utilizó las grabaciones para modificar un modelo de aprendizaje automático, un tipo de algoritmo informático que identifica patrones en grandes conjuntos de datos. El equipo eligió un modelo de representación del habla llamado Wav2Vec2, que originalmente se entrenó con datos del habla humana.
Con este modelo,los investigadores pudieron generar representaciones de los datos acústicos recopilados de los perros e interpretar estas representaciones. Descubrieron que Wav2Vec2 no sólo tuvo éxito en cuatro tareas de clasificación; también superó a otros modelos entrenados específicamente con datos de ladridos de perros, con cifras de precisión de hasta el 70%.
“Esta es la primera vez que se utilizan técnicas optimizadas para el habla humana para ayudar a decodificar la comunicación animal”, expllicó Mihalcea. “Nuestros resultados muestran que los sonidos y patrones derivados del habla humana pueden servir como base para analizar y comprender los patrones acústicos de otros sonidos, como las vocalizaciones de animales”.
Además de establecer modelos de habla humana como una herramienta útil para analizar la comunicación animal (lo que podría beneficiar a biólogos, conductistas animales y más), esta investigación tiene implicaciones importantes para el bienestar animal. Comprender los matices de las vocalizaciones de los perros podría mejorar en gran medida la forma en que los humanos interpretan y responden a las necesidades emocionales y físicas de los perros, mejorando así su cuidado y previniendo situaciones potencialmente peligrosas, concluyen los investigadores.
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