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Científicos han entrenado con éxito un modelo de aprendizaje automático para distinguir entre emociones positivas y negativas en siete especies de ungulados, incluidas vacas, cerdos y jabalíes.
Al analizar los patrones acústicos de sus vocalizaciones, el modelo logró una precisión impresionante del 89,49%, lo que marca el primer estudio entre especies en detectar la valencia emocional --en psicología, el atractivo intrínseco o la aversión de un evento, objeto o situación-- utilizando IA (Inteligencia Artificial).
“Este avance proporciona evidencia sólida de que la IA puede decodificar emociones en múltiples especies en función de patrones vocales. Tiene el potencial de revolucionar el bienestar animal, la gestión del ganado y la conservación, permitiéndonos monitorear las emociones de los animales en tiempo real”, dice en un comunicado Élodie F. Briefer, profesora asociada del Departamento de Biología de la Universidad de Copenhague y autora del estudio, que se publica en la revista iScience.
LA IA COMO TRADUCTOR UNIVERSAL DE EMOCIONES ANIMALES
Al analizar miles de vocalizaciones de ungulados en diferentes estados emocionales, los investigadores identificaron indicadores acústicos clave de valencia emocional. Los predictores más importantes de si una emoción era positiva o negativa incluían cambios en la duración, la distribución de la energía, la frecuencia fundamental y la modulación de la amplitud. Sorprendentemente, estos patrones fueron algo consistentes en todas las especies, lo que sugiere que las expresiones vocales fundamentales de las emociones se conservan evolutivamente.
Los hallazgos del estudio tienen implicaciones de largo alcance. El modelo de clasificación impulsado por IA podría usarse para desarrollar herramientas automatizadas para el monitoreo en tiempo real de las emociones de los animales, transformando la forma en que abordamos el manejo del ganado, la atención veterinaria y los esfuerzos de conservación.
Briefer explica: “Entender cómo los animales expresan las emociones puede ayudarnos a mejorar su bienestar. Si podemos detectar el estrés o el malestar de manera temprana, podemos intervenir antes de que se intensifique. Igualmente importante, también podríamos promover emociones positivas. Esto sería un cambio radical para el bienestar animal".
Los hallazgos clave incluyen:
- Alta precisión: el modelo de IA clasificó la valencia emocional con una precisión general del 89,49 %, lo que demuestra su gran capacidad para distinguir entre estados positivos y negativos.
- Patrones acústicos universales: los predictores clave de la valencia emocional fueron consistentes en todas las especies, lo que indica un sistema de expresión emocional conservado evolutivamente.
- Nuevas perspectivas sobre la comunicación emocional: esta investigación ofrece información sobre los orígenes evolutivos del lenguaje humano y podría cambiar nuestra comprensión de las emociones animales.
Este estudio nos acerca un paso más a un futuro en el que la tecnología nos permita comprender y responder a las emociones de los animales, lo que ofrece nuevas y emocionantes posibilidades para la ciencia, el bienestar animal y la conservación, según los autores.