Los fans de Los Simpson recordarán el capítulo de la tercera temporada —estrenado en un lejano 1992— en el que el hermano de Homero crea un traductor del llanto de bebés, invento con el que logra recuperar su fortuna. Más allá de la pantalla y bien entrado el siglo XXI, los avances en inteligencia artificial permiten que un ingenio tecnológico de esa especie se materialice en el mundo real.
Cuando los pequeñitos lloran, son muchos los padres que se preguntan: “¿Qué le ocurre a mi niño? ¿Tendrá hambre? ¿Será sueño? ¿Le molestará el estómago?”. En lugar de solamente apelar al instinto de madre, la científica de datos Ana Laguna Pradas puso manos a la obra y diseñó un sistema que entregue respuestas. “La idea surgió hace unos siete años, cuando estaba embarazada de mi primer bebé. En ese momento, la curiosidad de un científico se combinó con mi condición de mamá primeriza”, cuenta en diálogo con Hipertextual la especialista de 36 años, que reside en Madrid.
Su primer traductor del llanto de bebés emergió mucho antes del presente auge de la inteligencia artificial generativa, que tiene a ChatGPT como paradigma, a los generadores de imágenes, y a los sistemas que con eficiente soltura convierten discursos hablados en texto. Ahora, su ingenio por primera vez se incluye en un producto disponible en el mercado. No sorprende que la fusión se concrete en una cámara de videovigilancia, aquella que muchos padres colocan en la habitación de sus hijos.
‘Detrás de este sistema hay mucha ciencia’, dice la creadora del traductor del llanto de bebés
Al otro lado del teléfono se oye la voz tenue de Laguna Pradas. “Perdona que hable bajito. Tengo durmiendo a mi pequeña encima”, nos dice esta madre de tres niños, la más chiquilla de apenas seis meses. Al continuar la conversación, comenta que cuando tiempo atrás inició su proyecto, las técnicas de aprendizaje profundo recién comenzaban a aplicarse a datos no estructurados, como el audio. Con su idea en mente, buscó bases con llantos de bebé. “Como no existían, empecé a grabar a mi hijo y a probar algoritmos de deep learning”, recuerda.
Los progresos en el área han sido intensos, desde entonces…
Sin duda. Lo que estamos haciendo no tendría cabida sin esos avances. De hecho, en el pasado se intentó desarrollar aplicaciones similares para interpretar el llanto, aunque con tecnología mucho menos avanzada. Aquellos sistemas no ofrecían experiencias satisfactorias. Desde entonces ha habido grandes cambios y mejoras. Sobre todo, para tratar datos no estructurados: audio, imagen y texto. Ahora lo que ha aparecido, que es bastante revolucionario, es todo el mundo de los modelos generativos pre-entrenados. Es una gran revolución, sin duda.
Este tipo de sistemas requieren entrenamiento intensivo. En el caso del traductor de llanto de bebés, ¿cómo lo han hecho? Luego, ¿cómo asocian las grabaciones a las emociones de los niños que aún no se comunican verbalmente?
Aquí la gran diferencia ha sido el Big Data. Es necesaria una gran cantidad de datos. Estas redes neuronales no dejan de ser cerebritos artificiales que aprenden a base de experiencia. En nuestro caso, llevamos años y años recopilando muestras con familias alrededor de todo el mundo. Hay un proceso muy exhaustivo a la hora de proporcionar el dato al modelo. No solo lo validan expertos, sino también clínicos y los papás. Además, hay unas normas muy estrictas para estar seguros de que lo que está viendo el algoritmo se trata de un llanto asociado a una emoción o necesidad específica. Entonces, esto es bastante laborioso, pues hace falta mucha cantidad de datos, mucho preprocesado y grandes algoritmos.
Recientemente, hemos publicado artículos científicos, que respaldan esto. Básicamente, lo que estamos haciendo no se trata solo acústica. Hemos realizado unos hallazgos clínicos en los cuales correlacionamos la acústica (el llanto) con la actividad cerebral del bebé a través de electroencefalograma y de tecnología NIRS (siglas de espectroscopia del infrarrojo cercano). Además, se evalúan expresiones faciales y movimientos corporales. Esto evidencia que detrás de este sistema hay mucha ciencia.
¿Cómo funciona el monitor que incluye al traductor de llanto de bebés, que acaban de lanzar?
Hemos salido al mercado con el Vigila Bebés Maxi Cosi See Pro. No deja de ser una cámara de videovigilancia, la típica que tenemos en la habitación mientras los niños duermen. Lo que se añade es que cuando lloran, no solo los estamos viendo, sino que además nos alerta y asiste, nos ayuda, nos apoya. La clave es que analiza el llanto y lo traduce en una razón. Indica aquellas que son las más innatas durante los primeros meses de vida: hambre; sueño; molestias por gases; incomodidad; cambios de postura; que quiere que lo cojas, o lo que llamamos “irritable”.
¿De qué modo llega esa información a los padres?
Ellos reciben una alerta a través de la app sobre lo que le pasa a bebé, la razón del llanto y cómo actuar. Además, hay una pequeña guía que te dice las razones más comunes por las que llora. También se describe cómo es el tipo de sonido, para que los padres se vayan empoderando, entendiendo también ellos cada vez más cómo son los diferentes llantos. Hacemos ver que es normal, que tampoco hay que preocuparse. Aparte de esto, toda esta información se va registrando y se muestran estadísticas para que los papás puedan seguir a su bebé muy de cerca y se registre todo esto de manera objetiva.
¿Has usado el traductor del llanto de bebés en tu propio hogar?
Sí. Ha sido genial porque justo he podido estar testeando de primera mano el producto que va a salir al mercado. Entonces, ha sido muy bueno para ver que está bien y que está mal. Creo que este tipo de tecnología es un apoyo, te empodera, te hace ver que tú crees que el niño está llorando por equis razón, y lo chequeas a modo ya casi que gamificación, o sea juego. Entonces, por un lado, está ese momento en el que llora, tú crees que le pasa esto y te lo confirma, es muy chulo. Como he dicho, es una especie de juego.
Ahora mismo mi bebé tenía una otitis, yo sabía que le pasaba algo porque miraba las estadísticas del llanto y veía que lloraba muchísimo más por dolor o irritabilidad. Además, que la cantidad de llantos en general era superior a la media. Cuando esta mañana el pediatra me preguntó cómo estaba, le he dicho que si está llorando mucho más y aquí está objetivizado. Me parece muy útil en este sentido y soy usuaria número uno, sin duda.
Los próximos pasos
“No estamos descubriendo América”, reconoce Laguna Pradas en referencia al traductor del llanto de bebés. Su comentario apunta a la preexistencia de nociones acerca de los aspectos neurológicos de los sollozos. Al respecto, señala que tanto pediatras como padres y madres realizan interpretaciones, que ella y su equipo pretenden objetivizar.
"El propósito es mostrar el potencial del llanto como marcador biológico, que no solo apoye el bienestar del bebé para entender qué le pasa desde el punto de vista comunicativo, de sus necesidades y emociones. También ayudar a los clínicos en el diagnóstico precoz de ciertas patologías o trastornos de neurodesarrollo, como puede ser el autismo. Lo que pretendemos es empoderar a los médicos con herramientas adicionales. Y que se pueda actuar de manera precoz, con terapia y con intervención temprana para cambiar por completo la vida de esos niños, de esas familias y de la sociedad en general.
La conversación llega a su fin conforme se oyen algunos gimoteos de la pequeña Irene, la niña de seis. Antes de la cortés despedida, su madre, Laguna Pradas, nos cuenta los próximos pasos en la iniciativa que lidera. Espera que en 2024 se abra una nueva ronda de financiación que permitirá “seguir escalando el producto” y llevar a cabo más ensayos clínicos. La ambición no es pequeña: “Queremos ser la referencia mundial con respecto al análisis del llanto del bebé”, cierra.
