Las mascotas tienen su propio lenguaje para expresar lo que siente e indicar que tienen algún dolor o están enfermos. Esto no siempre es fácil de entender por parte de los humanos y personas que los cuidan o con las que conviven en el hogar. Es una situación que, ahora, puede ser un poco más fácil gracias a la inteligencia artificial. Esta tecnología se ha utilizado en una aplicación móvil, cuya principal función es la de detectar si el gato está sufriendo por dolor.
La aplicación
Saber si el gato está o no sufriendo por dolor ha sido posible gracias al trabajo de un equipo de científicos canadienses. Su labor se ha centrado en investigaciones para desarrollar un sistema fiable que analice la expresión facial de los gatos. El objetivo es analizar su expresión facial con el fin de conocer su estado anímico para detectar posibles problemas o alteraciones de su salud.
Toda esta investigación se ha trasladado a una aplicación móvil llamada Tably. Su principal funcionalidad es la de alertar a los dueños de si el minino tiene alguna enfermedad o afección.
La app –solo está disponible hasta el momento para iOS-, es sencilla de utilizar. Tan solo hay que subir una foto con la cara de un gato. Es decir, como si fuera un selfie del minino, pero que esté bien realizada para que el algoritmo pueda funcionar bien. Esto implica que el gato debe mirar al objetivo, estar quieto y mantener el rostro simétrico ante la cámara, sin ladearse.
Funcionamiento
Una vez subida, la app se encarga de todo lo demás. Con la foto, se hace una evaluación de las orejas del felino, la tensión de su hocico, la variación actual en la forma de su cabeza, la angulación y la expresión de sus ojos. También se analiza la orientación de los bigotes.
El objetivo de este análisis es detectar gestos involuntarios que denoten un estado anímico y que se asocien con dolencias concretas con el fin de ayudar a paliarlas. Y, sobre todo, se pretende saber si está sufriendo dolor. Y parece que funciona. Según sus desarrolladores, las pruebas han demostrado que es infalible en el 97% de los casos.
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