Batalladeideas.com, 26 feb.– En las últimas décadas, los progresos en inteligencia artificial (IA) han posibilitado a los investigadores adentrarse en campos que antes eran inaccesibles en la biología. Uno de los ámbitos más esperanzadores en este aspecto es la investigación sobre las emociones de los animales, un área que ha sido tradicionalmente complicada debido a su carácter subjetivo.
Gracias a tecnologías innovadoras que utilizan imágenes faciales y redes neuronales, los científicos han comenzado a entender cómo diferentes especies sienten emociones como el dolor, el estrés o la felicidad, lo que crea nuevas oportunidades para su bienestar y su conexión con los humanos.
Este avance fue registrado recientemente en un artículo de la revista científica Science, que describe cómo la utilización de IA facilitó la obtención de resultados más exactos y menos invasivos sobre la condición emocional de diversos animales. Los especialistas pueden ahora examinar y analizar miles de fotos en pocos segundos para detectar patrones y rasgos faciales que, de otro modo, podrían haber quedado sin notar.
Este avance se logra gracias a años de esfuerzo y capacitación de sistemas para identificar puntos clave en los rostros de los animales, denominados «landmarks», que son fundamentales para detectar cualquier variación sutil en sus expresiones.
“Tal vez una máquina termine siendo superior a nosotros; no estoy seguro.” Deseo que haya lugar para los especialistas, para garantizar que [la IA] efectivamente cumpla con lo que promete”, indicó a Science Emma Baxter, experta en comportamiento animal en el Colegio Rural de Escocia (SRUC).
Ella, junto a otros expertos de SRUC y de la Universidad del Oeste de Inglaterra en Bristol (UWE), está trabajando en Intellipig, un programa que actualmente está en su versión beta y que ayudará a identificar emociones en las caras de los cerdos para optimizar su bienestar.
Cómo identificar expresiones faciales en animales.
Aunque hay individuos capacitados para identificar las expresiones de los animales y registrar manualmente variaciones que pueden parecer sutiles, es una labor que demanda muchas horas. No obstante, los programas de inteligencia artificial pueden realizarlo en cuestión de segundos tras ser entrenados para reconocer qué observar y cómo interpretarlo.
El desarrollo de herramientas que pueden reconocer los “landmarks” inició con investigaciones enfocadas en los seres humanos. En 2016, un grupo dirigido por Peter Robinson, de la Universidad de Cambridge, creó una tecnología que posibilitaba identificar puntos importantes en las caras, como los ojos, la boca y las orejas. Su trabajo inicial se enfocó en ovejas, un progreso que luego posibilitó una mejor exactitud en la identificación de patrones emocionales.
Conforme se fue refinando, los investigadores empezaron a introducir en la IA una gran cantidad de imágenes etiquetadas, lo que le facilitó aprender a identificar rasgos faciales de diversas especies.
En 2017, científicos de la Universidad de California en Davis avanzaron al entrenar un sistema para identificar estos puntos en caballos y ovejas, utilizando imágenes modificadas para parecerse más a las formas humanas. Tras un extenso entrenamiento, el programa creado por el estudiante de doctorado, George Martvel, para detectar incomodidad en animales puede reconocer “landmarks” en sus rostros, incluso si no son visibles en su totalidad por algún impedimento visual.
La progresión de la inteligencia artificial: evaluación de emociones y salud animal.
El siguiente avance importante consistió en hacer que la IA no solo reconociera los puntos faciales, sino que además pudiera evaluar las distancias entre estos puntos para identificar el estado emocional. Esta habilidad facilitó el uso de la tecnología para identificar el dolor, estrés o incomodidad de forma más eficiente que los métodos convencionales.
En el artículo se indica que demostró ser más veloz y certera que los humanos al identificar estos cambios sutiles en las expresiones faciales. Por ejemplo, la inteligencia artificial creada por Robinson pudo identificar qué ovejas padecían problemas como pedero o mastitis, que afectan sus patas y ubres.
Según el estudio publicado, los progresos en esta área también resultaron fundamentales para que la IA supere en eficacia a los propios veterinarios. En 2023, una investigación encabezada por la científica computacional Anna Zamansky y su alumno Marcelo Feighelstein logró una precisión del 77% en el reconocimiento del dolor en gatos, un porcentaje que, aunque no es excelente, supera los resultados de varios métodos convencionales.
La habilidad de estos sistemas para detectar cambios casi invisibles en la cara de los animales los convierte en una herramienta prometedora para optimizar su bienestar. “Mi labor consiste en ser un representante para mejorar la existencia de los animales.” «Cuando nos damos cuenta de que nuestros compañeros animales están contentos, eso también nos brinda felicidad», afirmó Zamansky.
Retos y perspectivas de la IA en la investigación de las emociones en los animales
A pesar de estos avances, hay restricciones inherentes a la tecnología. Por el momento, se basan en los seres humanos para comprender qué observar en las caras de los animales. Esto se puede resolver mediante un método llamado “deep learning”, en el que la IA aprende a identificar expresiones de manera autónoma a partir de imágenes proporcionadas.
Así, Gabriel Lencioni, veterinario y estudiante de doctorado en comportamiento y bienestar equino en la Universidad de São Paulo, adiestró su programa con más de 3000 imágenes de caballos que fueron sometidos a cirugía antes y después de recibir analgésicos. Afirmó que solo le sugirió que se concentre en las diferencias visibles en los ojos, la nariz y la boca. El sistema, por esta razón, “se enseñó solo” y alcanzó una efectividad del 88%. Por lo tanto, es evidente que podría transformarse en una valiosa herramienta para garantizar un mayor bienestar para los animales bajo atención humana.
Otro de los grandes retos es que la IA, al capacitarse para identificar ciertos gestos, podría centrarse en rasgos no relevantes y alcanzar conclusiones equivocadas por esa razón. Zamansky indicó que es esencial entender qué observa la máquina al realizar sus diagnósticos. “Todos tienen inquietudes sobre la caja negra, ya que no entendemos del todo qué determina la máquina, ni por qué lo hace”, sostiene.
A consecuencia de esta situación, diversos especialistas se enfocan en investigar qué detectan los programas al examinar las caras de los animales. Tali Shitrit, alumna de Zamansky, consiguió identificar que la IA al analizar imágenes se enfoca en el área de los ojos. Esto se logró gracias a una herramienta que genera mapas de calor en las zonas faciales donde los sistemas concentran su atención.
Con Informacion de EL ARAGUEÑO
