Desarrollan un software que entiende el ladrido de los perros

Un nuevo programa informático desarrollado por el profesor Csaba Molnár, de la Universidad Eötvos Loránd, en Budapest, se ha convertido en la herramienta más precisa para estudiar las comunicaciones acústicas entre animales, ha informado Reuters.

Uno de los campos más apasionantes de la informática y la computación es la comunicación entre el ser humano y la máquina, explorar diferentes posibilidades para que un ordenador consiga entendernos cuando le hablamos. Se han dado ya importantes pasos en esta línea de investigación. Sorprende, sin embargo, que los informáticos hayan fijado su punto de mira en otro tipo de comunicación: entre perro y máquina.

Los resultados de la investigación, que han sido presentados en la revista “Animal Cognition”, sugieren que los perros tienen diferentes sonidos acústicos en función de su estado emocional.

Según Molnár y sus colegas, sus investigaciones han demostrado que el trozo de software que han desarrollado es capaz de clasificar los ladridos de un perro en función de situaciones diferentes e incluso identificar el ladrido de un perro en concreto, algo que un ser humano es casi incapaz de hacer.

Detrás de este proyecto está el interés de Molnár de experimentar la habilidad de un algoritmo informático para identificar y diferenciar sonidos acústicos del ladrido de los perros, así como clasificarlos en función de diferentes contextos y animales individuales.

Para ello, el software ha analizado más de 6.000 ladridos en seis situaciones diferentes: “extraño”, “lucha”, “paseo”, “pelota”, “juego” y “a solas”. Los ladridos fueron grabados antes de ser transferidos a un ordenador, donde fueron digitalizados. Los ladridos individuales fueron codificados, clasificados y evaluados.

Grado de acierto

En el primer experimento, en el que se buscaba una clasificación según las situaciones, el software fue capaz de reconocer el ladrido en el 43% de los casos. Los mejores índices de reconocimiento fueron en la situación de “lucha” y “extraño”. Por el contrario, los índices más bajos fueron para el contexto de “juego”.

Estos datos sugieren que los diferentes estados motivacionales de los perros en contextos sumisos, amistosos o agresivos resultarían de ladridos acústicamente diferentes.

En el segundo experimento, se trataba de ver en qué grado el algoritmo era capaz de saber qué perro realizaba qué ladrido. En este caso, clasificó correctamente los ladridos en el 52% de los casos.

Se trata de un porcentaje altísimo si pensamos que el ser humano es totalmente incapaz de discriminar entre el ladrido de los perros. Queda claro, pues, que hay matices en los ladridos que nuestro oído no puede apreciar.

Según sus autores, este trabajo puede ser de gran ayuda para los dueños y los adiestradores de perros. “Si podemos encontrar la característica acústica de un perro que representa cierta emoción, podemos tener información muy valiosa respecto al bienestar del animal.”, comenta Molnár en declaraciones al Daily Telegraph.

Otras aplicaciones

Siendo muy optimistas, este proyecto podría derivar en el desarrollo de un ordenador (comercializable) que sea capaz de “entender” los ladridos, de tal modo que podría ser un interlocutor entre el animal y sus dueños cuando, por ejemplo, nuestra casa está siendo asaltada por un desconocido.

Lo que ha dejado claro es proyecto es que el uso de algoritmos en ordenadores avanzados para clasificar y analizar los sonidos de animales abre nuevas perspectivas para la comprensión de la comunicación animal.

De manera inequívoca, los prometedores resultados sugieren que la informática tiene que ser seriamente considerada en le campo de la etología (rama de la biología que estudia el comportamiento de los animales).

Molnár y su equipo tienen previsto, en un siguiente paso, comparar la manera en que los perros se comunican, analizando los ladridos de diferentes razas para llegar a conocer de qué forma han ido variando respecto a, por ejemplo, los lobos, según estos animales han sido domesticados por el ser humano.