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Una IA puede identificarte por la forma de bailar

Andrea Núñez-Torrón Stock

Bailar

La música es un lenguaje universal, pero cada individuo vibra y reacciona de forma distitna ante los compases del ritmo, por lo que una computadora podría incluso identificarnos por esa huella digital exclusiva que constituye nuestra forma de bailar. Un curioso estudio reciente ha descubierto por casualidad que la forma en que nos movemos ante una canción, independientemente del género musical, es casi siempre la misma. Tanto es así que la Inteligencia Artificial puede identificar quién es el bailarín con más del 90% de precisión.

Los investigadores del Centro de Investigación de Música Interdisciplinaria de la Universidad de Jyväskylä de Finlandia se sirvieron de tecnología de captura de movimiento para estudiar lo que dicen los movimientos de baile de una persona sobre su estado de ánimo, personalidad y capacidad de empatía. Pero entre sus hallazgos, se toparon con un descubrimiento fortuito al intentar comprobar si una máquina de machine learning era capaz de identificar qué género de música se estaba reproduciendo en función de cómo bailaban los participantes del estudio.

En el estudio, publicado en el Journal of New Music Research, los investigadores capturaron a 73 participantes con la tecnología de IA mientras bailaban en ocho géneros musicales diferentes: electrónica, jazz, metal, pop, rap, reggae, country y blues. La única instrucción que se les dio a los bailarines fue moverse de forma natural. El algoritmo falló en un 70% de las ocasiones al intentar distinguir el género musical, pero se avecinaba un descubrimiento mucho más interesante.

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La computadora especializada pudo identificar correctamente cuál de los participantes estaba bailando el 94% independientemente del tipo de música que se estaba reproduciendo, basándose en el patrón del estilo de baile de una persona, incluyendo el movimiento de las cabezas, los hombros y las rodillas de los participantes. Por remarcar la diferencia, si el algoritmo lo hubiera adivinado al azar sin datos, la precisión habría sido inferior al 2%. La conclusión, aportada por el coautor del estudio Pasi Saari es que "cada persona tiene una firma de movimiento única que permanece igual sin importar qué tipo de música se esté reproduciendo".

Hubo pequeños matices entre géneros, ya que fue más difícil averiguar la identidad del bailarín en aquellas personas que bailaban al ritmo del jazz o del metal, ya que son géneros menos intuitivos para el baile. Aunque este software no emulará al reconocimiento facial por razones de poca practicidad, sí tiene muchas aplicaciones sobre cómo los humanos respondemos a la música, las diferenicas culturales o cómo cambiamos a lo largo de nuestra vida. Por el momento, puedes seguir moviendo el esqueleto tranquilo en tu discoteca favorita.

Este artículo fue publicado en TICbeat por Andrea Núñez-Torrón Stock.

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