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Pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Kaunas (KTU), na Lituânia, sob a liderança do professor Rytis Maskeliūnas, da Faculdade de Informática, apresentaram avanços significativos na compreensão da comunicação canina. Eles demonstraram como algoritmos de inteligência artificial podem identificar padrões acústicos e estados emocionais específicos presentes nos latidos dos cães. A análise, divulgada em setembro de 2026, indica que sistemas de aprendizado de máquina já conseguem distinguir variações sonoras associadas a sentimentos, embora a interpretação completa do que o animal realmente deseja expressar ainda exija uma combinação de observação comportamental e experimentos controlados.
No estudo conduzido na instituição lituana, os modelos computacionais analisaram extensas gravações de cães da raça pastor-alemão, revelando que suas vocalizações contêm informações estruturadas. Notavelmente, a precisão para detectar indicadores de irritação foi um dos destaques. O professor Maskeliūnas explicou que “o som não é meramente um ruído aleatório ou uma expressão vaga de emoção; ele carrega características acústicas intrínsecas que se conectam ao estado interno do animal”, sublinhando a complexidade da linguagem canina.
A investigação, coordenada por Maskeliūnas na KTU, teve início há alguns anos e estabeleceu as bases para as atuais discussões sobre sistemas tecnológicos mais abrangentes no campo da bioacústica. Na fase inicial, a equipe segmentou os áudios dos pastores-alemães em componentes de frequência e duração, utilizando avaliações prévias de especialistas em comportamento animal para treinar os modelos. Ao cruzar esses dados, o sistema conseguiu identificar a raiva como o estado emocional reconhecido com o mais alto nível de confiabilidade apenas a partir da análise sonora.
Além do trabalho pioneiro da pesquisa lituana, o campo da comunicação animal tem sido impulsionado por ferramentas acústicas avançadas, como o Dog2vec. Este modelo de representação vocal canina foi introduzido em agosto de 2025 durante a conferência científica Interspeech 2025. Desenvolvido pelos pesquisadores Xingyuan Li, Mengyue Wu e Kenny Q. Zhu, este último membro do Arlington Computational Linguistics Lab (ACL2), a tecnologia demonstrou performance superior a modelos de uso geral em tarefas de detecção e reconhecimento de sons de cães, mostrando o potencial de abordagens dedicadas.
Apesar do progresso notável no processamento de milhares de gravações que escapam à percepção humana, os pesquisadores enfatizam que a identificação de padrões estatísticos não equivale a uma tradução literal do que o animal tenta comunicar. Ao contrário dos modelos de linguagem humana, que são treinados com textos que possuem vocabulário, regras gramaticais e significados preestabelecidos, na comunicação animal ainda não há clareza sobre a existência de um sistema simbólico ou regras análogas à gramática humana. O significado exato que os cães transmitem, além da associação estatística com estados emocionais e contextos, permanece um mistério.
Por essa razão, Maskeliūnas defende que estratégias multimodais são mais eficazes para avaliar os cães. Essas abordagens combinam a análise sonora com outras informações valiosas, como dados visuais, movimentos corporais, reações de outros indivíduos, e dados fisiológicos ou ambientais. Isso significa que, para entender realmente o que um latido significa, é preciso observar o cão em seu ambiente completo, um passo crucial para decifrar a complexidade da comunicação não-humana e oferecer um “porquê isso importa” mais completo para tutores e especialistas.
De acordo com o professor da KTU, embora seja intuitivo considerar o latido como uma simples manifestação de excitação, uma análise aprofundada do contexto e do comportamento geral do cão revela padrões distintos associados a diferentes estados emocionais e situações. Para confirmar se um som possui uma função comunicativa autêntica, os cientistas precisam registrar o que acontecia no ambiente no momento da vocalização e conduzir testes biológicos práticos. Maskeliūnas compara esse processo ao trabalho de um detetive: a inteligência artificial identifica uma pista relevante, mas o experimento biológico atua como o laboratório forense, onde é preciso verificar se essa pista foi interpretada corretamente.
O crescente interesse científico pelos latidos também se fundamenta na história evolutiva da espécie. Diferentemente de canídeos selvagens como lobos, raposas e coiotes, que raramente latem na fase adulta, os cães domésticos vocalizam com frequência e desenvolveram essa forma de comunicação para interagir diretamente com os seres humanos. Na prática, a evolução dessas tecnologias pode oferecer um suporte valioso a tutores e especialistas, permitindo a identificação precoce de sinais de estresse, medo, desconforto ou outras necessidades dos animais, antes mesmo que se tornem evidentes pela simples observação comportamental. Além disso, pode auxiliar na avaliação das condições de alojamento e transporte, contribuindo para o bem-estar animal.
Além dos cães, pesquisas similares estão empregando recursos tecnológicos para investigar a comunicação de diversas outras espécies, incluindo baleias, golfinhos, elefantes, primatas e aves como papagaios e corvos. Para Maskeliūnas, o maior avanço não será a inteligência artificial simplesmente dizer que um cão está com raiva, mas sim a capacidade de descobrir, de forma independente, combinações de sinais até então desconhecidas e identificar como elas se relacionam com situações e comportamentos específicos. Como próxima etapa, os pesquisadores planejam gerar sinais sintéticos por meio de inteligência artificial e apresentá-los aos animais em ambientes controlados, testando se eles reagem da mesma forma que a um som natural, para verificar se compreendem a função do sinal ou se apenas respondem à sua frequência e volume.
