HUMBERTO PÉREZ ESPINOSA
Doctor en Ciencias Computacionales. Investigador en la unidad de transferencia tecnológica del Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada Unidad Nayarit (CICESE-UT3).
Responsable técnico del proyecto de Ciencia de Frontera titulado «Desarrollo de métodos computacionales basados en el reconocimiento de patrones en vocalizaciones, movimientos y posturas para el análisis y diagnóstico del comportamiento de los perros de búsqueda y asistencia», modalidad grupal.
Los perros son los animales de compañía más comunes en todo el mundo, un hecho motivado por su excepcional comportamiento social con los humanos. A diferencia de muchos animales, son capaces de aprender comandos vocales, identificar estados de ánimo, mantener contacto visual y reconocer expresiones faciales. Además, por contar con una gran agilidad y sentidos del olfato y oído superiores a los del humano, los perros han sido entrenados con éxito para tareas de búsqueda, rescate y asistencia. Por lo tanto, resulta relevante realizar investigación científica con el fin de comprender las bases de su comportamiento y los canales de comunicación que emplean, pues esto permitirá incrementar el aprovechamiento de sus capacidades en beneficio del ser humano y garantizar el bienestar del animal.
Los perros tienen varios comportamientos característicos con los cuales transmiten información hacia sus conespecíficos (individuos de su misma especie) y heteroespecíficos (individuos de otra especie); por ejemplo, mostrar los colmillos, agudizar su ladrido, encorvarse o erguir la cola. El principal factor regulador detrás de estas conductas es el estado interno del animal. Así, mediante el estudio de sus gestos, será posible comprender mejor el origen, motivo y función de las formas de expresión del perro.
El proyecto de ciencia de frontera presentado en este artículo tiene como objetivo llevar a cabo una investigación de las características conductuales vocales y corporales expresadas en los diferentes estados internos de los perros (físicos, emocionales y contextuales) para generar modelos que interpreten su comportamiento y, de esta manera, producir información útil para la toma de decisiones de dueños, cuidadores, veterinarios, entrenadores y discapacitados que conviven y trabajan con ellos. Este proyecto pertenece a la modalidad grupal, es dirigido por CICESE-UT3 y en él participan la Universidad Autónoma de Tlaxcala, la Universidad Autónoma de Yucatán y el Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica. Además, cuenta con la valiosa colaboración de miembros del Programa de Manejadores de Perros de Búsqueda y Rescate de la UNAM, quienes validan la relevancia de las problemáticas abordadas y la pertinencia de las soluciones propuestas.
Como caso de estudio, se abordará la problemática en los procesos de selección, entrenamiento y ejecución de las tareas del perro de búsqueda y asistencia (PBya). A partir de esto, se desarrollará un conjunto de métodos computacionales de análisis multimodal de sus características conductuales vocales y corporales. El análisis incluirá información de audio, video y movimiento, así como información biométrica que servirá como evidencia para reafirmar el estado físico y emocional del animal. El análisis de estas fuentes de información con técnicas novedosas de procesamiento de señales e inteligencia artificial permitirán determinar el estado del perro en un momento determinado, lo cual abrirá un campo prometedor para desarrollar nuevas tecnologías de comunicación interespecies.
Un elemento fundamental del proyecto es la creación de una base de datos con información representativa de las expresiones de diferentes estados internos de los PBya. En la figura 1 se muestra el proceso mediante el cual se pretende generar dicha base de datos. En éste participan etólogos, entrenadores de perros y científicos computacionales. Con base en los datos recolectados, se desarrollará un método para el análisis de expresiones caninas basado en técnicas de inteligencia artificial de última generación que fusionará la información de las diferentes fuentes para, posteriormente, generar una interpretación y un perfilado del animal.
Dicho método implica un análisis unimodal y multimodal (audio, video, aceleración, giro, biometría) de las expresiones de los PBya que permite identificar comportamientos relevantes para conocer el estado interno del animal y, con base en esto, generar información valiosa para su entrenamiento. De esta manera se hace posible relacionar ciertas expresiones (vocalizaciones, movimientos, posturas, etc.) con ciertos estados físicos (hambre, fatiga, calor, dolor, etc.) o emocionales (felicidad, ira, miedo, angustia, etc.) y contextos conductuales (juego, agresión, pelea, soledad, etc.).
A partir de lo anterior se generarán indicadores clave de aptitud y desempeño de los PBya en los procesos de selección, entrenamiento y ejecución de sus tareas. En esta medida, los resultados del proyecto beneficiarán, en el corto plazo, a entrenadores y usuarios de este tipo de perros. Además, el desarrollo de esta línea de investigación podría generar un impacto importante en nuestra sociedad y cultura. En específico, la detección y clasificación automática de comportamientos del perro doméstico podrían usarse para crear sistemas computacionales de asistencia, empleados en entornos inteligentes de la vida cotidiana.
