El objetivo era que la máquina aprendiera a tomar decisiones a como lo hacen los perros. Su enfoque abre una nueva área de investigación de IA que estudia el proceso de aprendizaje y las capacidades del resto de seres inteligentes del planeta.

Para empezar, el equipo construyó una base de datos sobre el comportamiento perruno. Para ello, equiparon a un único perro una unidad de medición inercial en sus patas, cola y cuerpo para registrar el ángulo relativo y la posición absoluta del animal. También colocaron una cámara GoPro en la cabeza del animal para grabar la escena visual, captada a una velocidad de cinco fotogramas por segundo. Por último, le pusieron un micrófono para grabar el sonido. Los datos fueron grabados por una unidad Arduino colocada en la espalda del perro.

En total, el equipo reunió alrededor de 24.500 fotogramas de vídeo sincronizados con la posición del cuerpo y los datos de movimiento del animal. Utilizaron 21.000 fotogramas para entrenar a una inteligencia artificial y dedicaron el resto para validar y probar el sistema.

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