Durante siglos, los caballos han estado al lado de los humanos en diversas actividades, desde el deporte hasta la terapia. Aunque son seres expresivos, su incapacidad para comunicarse verbalmente ha dificultado comprender su bienestar y emociones. Sin embargo, un equipo de investigadores de Suecia ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que podría cambiar esto.
¿Qué es Dessie?
El sistema, llamado Dessie, utiliza una combinación de aprendizaje automático y representaciones sintéticas para interpretar el lenguaje corporal de los caballos en 3D. Según los investigadores, esta herramienta podría revolucionar la forma en que detectamos el dolor o las enfermedades en estos animales que no pueden indicarnos dónde se sienten mal.
Los desafíos de la comunicación equina
Tradicionalmente, los veterinarios se basan en señales visuales durante los exámenes clínicos. Sin embargo, los signos de malestar son sutiles y fáciles de malinterpretar. Las capacidades de observación humana tienen límites, especialmente en situaciones dinámicas. Por ejemplo, la manera en que un caballo descarga el dolor en una extremidad o su postura puede ser indicativa de problemas ortopédicos o lesiones tempranas.
Dessie busca superar estas limitaciones al ayudar a los humanos a leer el lenguaje corporal equino con mayor precisión, transformando imágenes 2D en representaciones 3D que reflejan la forma, la postura y el movimiento del caballo en tiempo real. Esto podría permitir una detección más temprana de problemas de salud.
Métodos innovadores en la formación de Dessie
Dessie utiliza un enfoque de entrenamiento de inteligencia artificial llamado aprendizaje disentangled. A diferencia de los modelos tradicionales, cada característica (como forma y pose) es separada, lo que facilita al AI concentrarse específicamente en lo que es relevante: el caballo. El sistema no requiere cámaras de alta gama ni marcadores en el cuerpo del animal; puede operar con material de video simple, abriendo nuevas oportunidades para clínicas rurales y criadores.
La importancia de los datos sintéticos
Para entrenar a Dessie, los investigadores necesitaban grandes cantidades de datos visuales. Sin embargo, conseguir imágenes reales de caballos en diversas posturas es complicado. Así, se creó un motor de datos sintético, DessiePIPE, que genera infinitas imágenes de caballos utilizando un modelo 3D y texturas generadas por IA, basadas en características reales de razas. Este enfoque no solo enseña a Dessie a reconocer matices en el movimiento, sino que también le permite generalizar mejor a nuevos entornos.
Reconocer el dolor en los caballos
Los cambios sutiles en la marcha o la postura suelen ser las primeras señales de dolor en los caballos. Estos signos pueden pasar desapercibidos a menos que sean observados por profesionales experimentados. Con Dessie, estos datos pueden ser traducidos en métricas 3D precisas, proporcionando un nuevo nivel de comprensión.
El Dr. Elin Hernlund, profesora asociada de la Universidad SLU y experta en ortopedia equina, señaló que «Dessie ayuda a detectar señales de alerta temprana». Añadió que este sistema crea un registro digital de la postura y el movimiento del caballo, que puede ser revisado y comparado a lo largo del tiempo.
Impacto más allá de los caballos
Aunque fue diseñado para caballos, Dessie tiene el potencial de aplicarse a otras especies, como cebras, vacas o ciervos. La arquitectura del modelo es lo suficientemente flexible para generalizar y reconstruir en 3D a estos animales, lo que podría ser útil en estudios de bienestar animal y conservación.
Desafíos y el camino por delante
A pesar de su promesa, Dessie aún enfrenta limitaciones: su precisión disminuye cuando hay más de un caballo en el marco. Sin embargo, el equipo planea extender la diversidad de formas en su modelo mediante el desarrollo de una nueva red neural llamada VAREN, que mejorará su adaptabilidad.
Con el apoyo de criadores de todo el mundo, los investigadores aspiran a capturar una mayor variación en las imágenes, contribuyendo así a una mejor atención para los caballos de diferentes razas.
Conclusión
Dessie no enseña un nuevo lenguaje a los caballos; en cambio, ayuda a los humanos a entender el que siempre ha existido. Al convertir el movimiento en una voz digital, la inteligencia artificial promueve una comunicación más efectiva y empática entre humanos y caballos, marcando un avance hacia una futura interacción más rica y significativa entre especies.
