Un grupo de investigadores de la Universidad de Michigan y del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) en Puebla, México, ha desarrollado una innovadora herramienta basada en inteligencia artificial (IA) para interpretar los ladridos de los perros. El modelo, denominado Wav2vec2, fue originalmente entrenado en el habla humana y adaptado para analizar las vocalizaciones caninas.

El equipo, liderado por Artem Abzaliev, estudiante de doctorado en informática e ingeniería, y Humberto Pérez Espinosa, investigador del INAOE, recopiló un conjunto de datos de vocalizaciones de más de 100 perros de diferentes razas, edades y sexos en diversos contextos. Estas grabaciones se obtuvieron mediante la exposición de los perros a estímulos positivos, como juguetes y caricias, y negativos, como la llegada de un extraño o la ausencia arrepentida del dueño.

El modelo Wav2vec2, basado en una red de aprendizaje profundo, acepta el audio del ladrido de un perro y predice diversas propiedades, como la identificación del perro, su raza, sexo y el contexto en el cual ladra. En pruebas de validación, la herramienta alcanzó una precisión de hasta el 70% en estas tareas.

Este avance podría tener aplicaciones significativas tanto en el hogar como en contextos veterinarios, permitiendo diagnosticar estados emocionales o de salud con mayor exactitud. Además, abre nuevas oportunidades para futuras investigaciones sobre el comportamiento animal y la conservación de especies.

Aunque aún queda camino por recorrer para comprender completamente el lenguaje canino, esta investigación representa un paso importante hacia una comunicación más efectiva y empática entre humanos y perros.