El equipo dirigido por el profesor Adrian David Cheok de la Universidad de Tokio ideó un sistema capaz de interpretar varios estados emocionales en las gallinas, incluyendo hambre, miedo, ira, satisfacción, entusiasmo y angustia mediante el uso de una técnica de inteligencia artificial de vanguardia.
La investigación fue publicada en la revista Research Square y detalla los hallazgos del equipo japonés. Según publicaron, el método se basó en la técnica de aprendizaje de análisis emocional profundo. La técnica está "basada en algoritmos matemáticos complejos" e incluso puede usarse para adaptarse a los patrones vocales siempre cambiantes de las gallinas, lo que significa que solo mejora a la hora de descifrar las "vocalizaciones de las gallinas" con el tiempo.
Groundbreaking Research Reveals the Hidden Language of Chickens
— Professor Adrian David Cheok AM (@adriancheok) September 19, 2023
Mount Gambier, Australia - In a remarkable study, scientists can now decipher the emotional states of Chickens through listening to their vocalisations. Utilising cutting-edge artificial intelligence and machine… pic.twitter.com/9zRy6HNftV
Para probar su nuevo sistema, el equipo registró y analizó muestras de 80 gallinas. Luego alimentaron estas muestras con un algoritmo para relacionar estos patrones vocales con varios "estados emocionales" de las aves.
Al asociarse con "un equipo de ocho psicólogos animales y veterinarios", los investigadores dicen que pudieron identificar el estado mental de una gallina determinada con una precisión sorprendentemente alta: "Los resultados de nuestros experimentos demuestran el potencial del uso de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para reconocer estados emocionales en pollos en función de sus señales sonoras", expresaron.
En ese sentido agregaron que: "Las altas probabilidades promedio de detección de cada emoción sugieren que nuestro modelo aprendió a capturar patrones y características significativos de los sonidos de las gallinas".
Si bien esto puede parecer prometedor, se debe tomar estos resultados con cautela. Los investigadores reconocieron que la precisión de su modelo puede cambiar con diferentes razas y condiciones ambientales y que "el conjunto de datos utilizado para el entrenamiento y la evaluación puede no capturar toda la gama de variaciones y estados emocionales de los pollos". Luego están las muchas otras formas en que las gallinas se comunican, a partir de "otras señales no acústicas, como el lenguaje corporal y las interacciones sociales".
