En las últimas décadas, los avances en inteligencia artificial (IA) permitieron a los científicos explorar áreas previamente inalcanzables de la biología. Uno de los campos más prometedores en este sentido es el estudio de las emociones de los animales, una esfera tradicionalmente difícil debido a su naturaleza subjetiva.
Gracias a nuevas tecnologías que emplean imágenes faciales y redes neuronales, los investigadores comenzaron a descifrar cómo distintas especies experimentan sentimientos como el dolor, el estrés o la felicidad, lo que abre nuevas posibilidades tanto para su bienestar como para su relación con los seres humanos.
Este progreso se documentó recientemente en un artículo de la revista científica Science, que detalla cómo el uso de IA ayudó a obtener resultados más precisos y menos invasivos sobre el estado emocional de diferentes animales. Los expertos ahora pueden procesar y analizar miles de imágenes en cuestión de segundos para identificar patrones y características faciales que, de otro modo, podrían haber pasado desapercibidos.
Este progreso se debe a años de trabajo y entrenamiento de sistemas para reconocer puntos clave en las caras de los animales, conocidos como “landmarks”, que son esenciales para distinguir cualquier cambio sutil en sus expresiones.
“Quizás una máquina acabe siendo mejor que nosotros; no lo sé. Espero que haya espacio para los expertos, para asegurarse de que [la IA] realmente está haciendo lo que dice que hace”, precisó a Science Emma Baxter, científica del comportamiento animal en Colegio Rural de Escocia (SRUC).
Ella, junto a otros especialistas de SRUC y de la Universidad del Oeste de Inglaterra en Bristol (UWE) se encuentran desarrollando Intellipig, un programa que se encuentra en su versión beta y servirá para detectar emociones en los rostros de los cerdos con el objetivo de mejorar su cuidado.
Cómo detectar expresiones faciales en animales
Si bien existen personas especializadas en detectar expresiones de animales y manualmente codificar cambios que pueden parecer imperceptibles, es un trabajo que requiere muchas horas. Sin embargo, los programas de IA lo pueden hacer en pocos segundos luego de ser entrenados para saber qué observar y cómo interpretarlo.
La creación de herramientas capaces de identificar los “landmarks” comenzó con estudios centrados en los humanos. En 2016, un equipo liderado por Peter Robinson, de la Universidad de Cambridge, desarrolló una tecnología que permitía detectar puntos clave en las caras, como los ojos, la boca y las orejas. Su trabajo inicial se centró en ovejas, un avance que después permitió una mayor precisión en la detección de patrones emocionales.
A medida que se perfeccionó, los científicos comenzaron a alimentar a la IA con una enorme cantidad de fotos etiquetadas, lo que le permitió aprender a reconocer características faciales de una variedad de especies.
En 2017, investigadores de la Universidad de California en Davis dieron un paso más al entrenar un sistema para que halle estos puntos en caballos y ovejas, basándose en imágenes que habían sido alteradas para asemejarse más a las formas humanas.Luego de mucho entrenamiento, el programa diseñado por el estudiante de doctorado, George Martvel, para identificar incomodidad en animales es capaz de detectar “landmarks” en sus caras, incluso si no pueden verse por completo debido a algún obstáculo visual.
La evolución de la IA: diagnóstico de emociones y bienestar animal
El siguiente gran paso fue lograr que la IA no solo identificara los puntos faciales, sino que también pudiera analizar las distancias entre estos puntos para determinar el estado emocional. Esta capacidad permitió que la tecnología sea utilizada en la identificación de dolor, estrés o incomodidad de una manera más eficiente que los métodos tradicionales.
En el artículo se menciona que demostró ser más rápida y precisa que los humanos al detectar estos cambios sutiles en las expresiones faciales. Por ejemplo, la IA desarrollada por Robinson fue capaz de determinar qué ovejas sufrían de problemas como pedero o mastitis, enfermedades que afectan a sus patas y ubres.
De acuerdo con la investigación publicada, los avances en este campo también fueron necesarios para que la IA sea más eficaz que los propios veterinarios. En 2023, un estudio liderado por la científica informática Anna Zamansky y su estudiante Marcelo Feighelstein alcanzó una precisión del 77% al reconocer el dolor en gatos, un porcentaje que, aunque no es perfecto, supera los resultados de muchos métodos tradicionales.
La capacidad de estos sistemas para identificar cambios casi imperceptibles en la cara de los animales la convierte en una herramienta prometedora para mejorar su bienestar. “Mi trabajo es ser un agente para mejorar la vida de los animales. Cuando sabemos que nuestros compañeros animales son felices, eso nos hace felices a nosotros también”, declaró Zamansky.
Desafíos y futuro de la IA en el estudio de las emociones animales
A pesar de estos logros, existen limitaciones inherentes a la tecnología. Por ahora, dependen de los humanos para lograr saber qué buscar en los rostros de los animales. Esto es solucionable a través de un proceso denominado “deep learning”, mediante el cual la IA aprende a detectar expresiones por sí sola a partir de imágenes brindadas.
De esta manera, Gabriel Lencioni, veterinario y estudiante de doctorado en comportamiento y bienestar de los caballos en la Universidad de São Paulo, entrenó a su programa con más de 3000 fotografías de caballos que fueron operados antes y después de aportarles analgésicos. Declaró que solamente le indicó que se enfoque en diferencias observables en ojos, nariz y boca. El sistema, gracias a esto, “aprendió por sí solo” y logró un 88% de efectividad. Por ende, queda claro que podría convertirse en una importante herramienta para asegurar una mayor comodidad para los animales bajo cuidado humano.
Otro de los principales desafíos es que la IA, al estar entrenada para reconocer ciertos gestos, podría enfocarse en características irrelevantes y llegar a conclusiones erróneas debido a esto. Zamansky explicó que es crucial comprender qué está viendo la máquina cuando hace sus diagnósticos. “Todos están preocupados por la caja negra, porque no sabemos exactamente qué decide la máquina, ni por qué”, afirma.
A raíz de esta problemática, varios expertos se dedican a estudiar específicamente qué observan los programas cuando analizan los rostros de animales. Tali Shitrit, estudiante de Zamansky, logró detectar que la IA al examinar imágenes se centra en la zona de los ojos. Esto fue posible gracias a una herramienta que produce mapas de calor en las áreas faciales en los que los sistemas se enfocan en mayor medida.
Otros trabajos afirman que, por ejemplo, en los gatos, quienes realizan alrededor de 276 expresiones, el foco está en la nariz y boca.
A pesar de estos obstáculos, los progresos continúan. Según el artículo, algunos de los científicos más comprometidos con este campo ya están trabajando para ampliar el espectro emocional de la IA, ya que buscan enseñarles a las máquinas a distinguir sentimientos más complejos como la alegría, la ira o el dolor profundo. Zamansky, en particular, está en el proceso de construir bases de datos alimentadas por fotografías que se encuentran en internet y tienen descripciones sobre cómo se sienten los animales para lograr que la IA sea capaz de leer emociones más intrincadas en perros, gatos, caballos e incluso primates.
Ya existieron avances al respecto, ya que la científica logró entrenar a un programa para que pueda determinar (con un 89% de aciertos) si perros labradores que estaban esperando una golosina se encontraban felices o frustrados. Declaró que también funcionó con caballos. Esto acerca a Zamansky a su objetivo: crear un “lector facial de perros”, para que los tutores sepan qué está sintiendo su compañero canino de manera instantánea.
De ser posible, esto podría facilitar el cuidado brindado por los humanos al identificar qué requiere el perro de manera más efectiva. Además, Zamansky y su equipo van a lanzar una aplicación que, luego de un escaneo de 30 segundos, podrá emitir resultados sobre cómo se encuentra un gato debido a sus gestos.
A pesar del gran desarrollo, los investigadores siguen luchando para recolectar suficientes imágenes con etiquetas precisas sobre los sentimientos de los animales. “No hay tantas fotos de gatos, perros y ovejas en internet donde se sepa exactamente cómo se sienten”, señaló Peter Robinson.
A medida que la tecnología avanza, la capacidad de la IA para descifrar emociones animales promete transformar la manera en que se entienden y tratan a estos seres vivos. Con un panorama en constante evolución, los expertos buscan perfeccionar estos sistemas para que reconozcan señales más complejas y continúen mejorando su bienestar.
