Investigadores han desarrollado un modelo de IA capaz de descifrar ladridos de perro con un 70% de precisión, identificando emociones como alegría, ansiedad, hambre y frustración. El modelo, Wav2Vec2, originalmente diseñado para el análisis del habla humana, fue adaptado para estudiar las vocalizaciones caninas.
Desarrollado por Artem Abzaliev de la Universidad de Michigan en colaboración con científicos del INAOE, la IA analiza patrones acústicos en ladridos, aullidos y gruñidos en relación con el lenguaje corporal del perro. El estudio involucró a 150 perros de diversas razas en diferentes situaciones.
Los hallazgos clave incluyen:
La IA puede distinguir entre ladridos que indican necesidades inmediatas y aquellos que representan emociones más complejas.
Wav2Vec2 analiza variaciones de frecuencia, intensidad y ritmo en las vocalizaciones.
La IA puede inferir la edad, raza y sexo de un perro basándose en sus ladridos.
Esta tecnología abre nuevas oportunidades para mejorar la interacción humano-perro, estudiar el comportamiento animal y ayudar en los esfuerzos de conservación. Los desafíos futuros incluyen la expansión de la base de datos con más razas de perros y el análisis de vocalizaciones en diversas situaciones para mejorar la precisión y extender la tecnología a otras especies animales, como los gatos.