Google Loon: conexión WiFi mundial y global
Globos de helio con señal Wi-Fi para proveer de acceso a internet a los habitantes de aquellas zonas en las que no hay cobertura de red
La inteligencia artificial nos ayudará a comunicarnos con especies como los delfines, los titíes o nuestras mascotas.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial se van extendiendo cada día a más campos. Y la lingüística es uno de los más fértiles. Por ejemplo, ya hay numerosos proyectos de redes neuronales en desarrollo que buscan mejorar la fidelidad y la calidad de las traducciones. Hace poco mencionábamos el análisis del archivo de Indias por medio de Inteligencia Artificial. Gracias a este proyecto de Inteligencia Artificial, se determinó que los españoles habían sido probablemente los descubridores de Australia y hasta se localizó media docena de naufragios desconocidos hasta la fecha. De hecho, si has llegado a este artículo a través de un buscador, es posible que haya sido gracias a algún algoritmo de IA. A la inteligencia artificial se le da especialmente bien localizar patrones y establecer conexiones semánticas. Y la comunicación de los animales podría ser una de sus nuevas fronteras.
Hay varios equipos de desarrollo trabajando en el desarrollo de múltiples herramientas de inteligencia artificial para comenzar a entender mejor la comunicación de los animales de diversas especies. El profesor Slobodchikoff comprobó hace algunos años que los perritos de las praderas eran capaces de describir el tamaño y el color de sus depredadores de forma compleja. Es decir, podían diferenciar incluso a los humanos por los colores de su ropa. Esto llevó al científico a fundar Zoolingua, una startup que está desarrollando un software de Inteligencia Artificial para traducir el lenguaje de mascotas como los perros al lenguaje humano.
Otro de los experimentos en el campo de la Inteligencia Artificial es el software desarrollado por científicos del MIT para interpretar los sonidos emitidos por los titíes. Esta especie de monos cuenta con entre diez y quince llamadas y avisos distintos. El programa es capaz de separar el ruido de fondo y aislar cada una de esas expresiones. Gracias al uso de la inteligencia artificial, el programa logra desentrañar el sentido de cada cadena de sonidos con una precisión del 90 %.
Además, de mamíferos terrestres, se ha estudiado durante años la comunicación de cetáceos. En estos momentos, la startup sueca Gavagai AB, especializada en el software de análisis de idiomas humanos, está colaborando con el KTH Royal Institute of Technology. ¿El objetivo? Aplicar la inteligencia artificial para entender el lenguaje de los delfines. Confían tener un software operativo para el año 2021.
Sin embargo, la comunicación, tanto en el caso de los seres humanos como de los animales, no se limita a los sonidos y fonemas.
Otra de las vías para entender el lenguaje de los animales son sus expresiones faciales y corporales. Y, si la inteligencia artificial ha demostrado su eficacia en el terreno de la lingüística, no se ha quedado atrás en el reconocimiento de imágenes. Científicos de la Universidad de Cambridge en el Reino Unido han creado un software capaz de analizar la cara de las ovejas y detectar señales de dolor, lo que hasta ahora solo un veterinario experto era capaz de determinar. Para conseguir su objetivo analizaron cuatrocientas ochenta imágenes de ovejas, buscando variaciones en la apertura de los ojos, la inclinación de las orejas y la apertura de las fosas nasales. Al parecer, la posición de las orejas era una de las pistas más claras. La tasa de acierto alcanzada fue del 67 %, similar a la detección humana y con visos de mejorar por medio del entrenamiento del software de IA. Además, el equipo de expertos confía en poder extrapolar sus resultados a otras especies de animales.
Fuente: Wired
Todos los campos son obligatorios.
Descubre cuáles son los temas de los que más se está hablando este momento
{{CommentsCount}} Comentarios
Actualmente nadie ha comentado la noticia.
Sé el primero en dejar un comentario.
{{firstLevelComment.Name}}
{{firstLevelComment.DaysAgo}} días atrás
{{firstLevelComment.Text}}
Responder{{secondLevelComment.Name}}
{{secondLevelComment.DaysAgo}} días atrás
{{secondLevelComment.Text}}