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Os cachorros são considerados os melhores amigos do homem ainda que não possamos entendê-los. Um grupo de pesquisadores da Universidade de Michigan está trabalhando para mudar essa realidade.
O grupo, em parceria com o Instituto mexicano de Astrofísica, Óptica e Eletrônica (INAOE) de Puebla, desenvolveu uma ferramenta de inteligência artificial que pode identificar os significados ocultos em latidos e uivos de cães --- como agressividade ou vontade de brincar, além de identificar o sexo, idade e raça do animal.
O programa de IA pode ajudar biólogos e especialistas em comportamento animal a entenderem mais sobre os cães. Com isso, os seres humanos podem responder de forma acertada as necessidades físicas e emocionais de seus pets.
Janice M. Jenkins, diretora do laboratório de AI da UM, explica que a ferramenta nasceu a partir de modelos treinados para processar a voz humana e que a adaptação mostra que existe grande potencial no entendimento de diferentes padrões de fala --- como o canino.
No caso de vozes humanas, os modelos de IA utilizados são capazes de entender idioma, nuances, tom de voz, sotaque e outras informações. O que os pesquisadores fizeram foi ampliar o mesmo conhecimento para o reconhecimento de sons caninos.
“Há tanta coisa que ainda não sabemos sobre os animais. Os avanços na IA podem ser usados para revolucionar a nossa compreensão da comunicação animal, e as nossas descobertas sugerem que talvez não tenhamos que começar do zero", declarou a pesquisadora para o veículo de mídia da universidade.
Um dos maiores desafios para o grupo de pesquisadores tem sido a falta de dados para treinar os modelos de linguagem de IA, já que a gravação de ruídos animais são mais difíceis de se obter --- seja na natureza ou em ambientes domésticos. Por isso a pesquisa preferiu utilizar modelos de análise de vozes humanas para trabalhar com o escasso material animal.
A pesquisa foi feita com gravações de 74 cachorros em contextos variados de diferentes raças, idades e sexo. Artem Abzaliev, um dos autores do estudo, foi o responsável por alterar os algoritmos dos programas pré-existentes. A equipe escolheu um modelo chamado Wav2Vec2.
O algoritmo ressignificado obteve resultados melhores do que programas criados especialmente para decifrar sons animais, com 70% de acertos.
