¿Puede la inteligencia artificial ayudarnos a comprender lo que sienten los animales? Un nuevo estudio realizado por investigadores del Departamento de Biología de la Universidad de Copenhague sugiere que puede. Publicado en escasezel estudio demuestra que un modelo de aprendizaje automático puede distinguir entre estados emocionales positivos y negativos a través de siete especies unguladas diferentes, logrando una 89.49% de tasa de precisión.
Descifrar las emociones animales ha sido durante mucho tiempo un desafío en Bienestar animal, ciencia veterinaria y conservación. Mientras que investigaciones anteriores han analizado las señales vocales en especie únicaeste estudio es el Primero en desarrollar un modelo de aprendizaje automático capaz de detectar valencia emocional en múltiples especies.
Utilizando miles de vocalizaciones grabadas de vacas, cerdos, jabalíes y otros unguladosel modelo de IA fue entrenado para Identificar patrones en señales vocales asociado con estados emocionales. El modelo se centró en Características acústicas clavecomo Distribución de energía, frecuencia y modulación de amplitudpara determinar si un animal estaba experimentando un emoción positiva o negativa.
Cómo funciona el modelo AI
Los investigadores reunieron y etiquetaron vocalizaciones de siete especies unguladas diferentes en contextos emocionales positivos y negativos. Estos estados emocionales se determinaron en base a Estudios conductuales y fisiológicos previosque identificaban situaciones en las que los animales mostraron un estrés o satisfacción clara.
El modelo de IA analizado Cuatro características acústicas principales:
- Duración – La longitud del sonido, que varía según la intensidad emocional.
- Distribución de energía – La forma en que la energía del sonido se extiende a través de diferentes frecuencias.
- Frecuencia fundamental – El lanzamiento base de la vocalización, que puede cambiar en respuesta a los estados emocionales.
- Amplitud modulada – La variación en el volumen dentro de una vocalización.
Sorprendentemente, estos Los patrones permanecieron consistentes en todas las especiessugiriendo que ciertas expresiones vocales de las emociones pueden ser conservado evolutivamente.
Los resultados del estudio proporcionan información sobre cómo la IA puede usarse para comprender las emociones animales. Los investigadores identificaron tres hallazgos principales:
- Alta precisión: El modelo de IA clasificó la valencia emocional con un 89.49% de tasa de éxitodemostrando su fuerte capacidad para distinguir entre estados positivos y negativos.
- Consistencia entre especies: Se encontró que los patrones de expresión emocional son similares en las siete especies unguladas, sugiriendo un sistema de comunicación emocional universal.
- Nuevas perspectivas sobre la comunicación: El estudio ofrece información sobre el Orígenes evolutivos de la vocalización emocionalpotencialmente remodelando cómo entendemos ambos emociones animales y el desarrollo del lenguaje humano.
Este modelo de IA podría integrarse en sistemas de gestión de ganadopermitiendo a los agricultores Monitorear los niveles de estrés en tiempo real Y tome medidas antes de que los animales experimenten una angustia significativa. Del mismo modo, los conservacionistas podrían usar esta tecnología para Estudiar respuestas emocionales en poblaciones de animales salvajes.
Según Élodie F. Briefer, profesor asociado en el Departamento de Biología y el último autor del estudio:
“Este avance proporciona evidencia sólida de que la IA puede decodificar las emociones en múltiples especies basadas en patrones vocales. Tiene el potencial de revolucionar el bienestar animal, el manejo del ganado y la conservación, lo que nos permite monitorear las emociones de los animales en tiempo real «.
Para acelerar más investigaciones, el El equipo ha puesto a disposición pública su conjunto de datos de vocalizaciones animales etiquetadas. Esto permitirá a otros científicos construir sobre sus hallazgos y explorar aplicaciones adicionales de IA en la investigación del comportamiento animal.
Esta IA afirma que puede construir ontologías mejor que tú
Briefer agrega:
“Queremos que este sea un recurso para otros científicos. Al hacer los datos de acceso abierto, esperamos acelerar la investigación de cómo la IA puede ayudarnos a comprender mejor a los animales y mejorar su bienestar «.
¿Puede AI escuchar datos?
Un mundo donde la IA no solo procesa los datos, sino que escucha, eso es hacia lo que esta investigación ordena. No de la manera de ciencia ficción, sino en el práctico, a nivel del suelo Sentencia de detectar estrés antes de que un animal sufra, atrapando señales sutiles que incluso los ojos entrenados podrían perderse.
No se trata de traducir «moo» a palabras. Si AI puede hacer esto para el ganado hoy, ¿qué le impide comprender más especies mañana? La tecnología ya se está demostrando a sí misma; Ahora depende de nosotros decidir qué hacer con él. Porque una vez que comenzamos a sintonizar, ignorar lo que escuchamos no será una opción.
Crédito de imagen destacado: Kerem Gülen/Imagen 3
