🏇 Llega una IA que detecta el uso de la fusta en las carreras a partir del "sonido".

Hoy, el número de fustazos durante una carrera lo comprueban los comisarios revisando el vídeo a ojo: lleva tiempo y hay riesgo de que se escape algún golpe. La Universidad de Tsukuba ha desarrollado un sistema de IA que se fija en el "sonido" de la fusta y lo detecta de forma automática, con cerca de un 70 % de acierto y la posibilidad de decidir en tiempo real. ¿En qué consiste esta tecnología que protege a la vez la equidad de la carrera y el bienestar del caballo?

Contexto: por qué hace falta detectar la fusta de forma automática

En las carreras, la fusta es una herramienta que se usa para acelerar al caballo o mantener su concentración. Pero un uso excesivo puede causarle dolor, y por eso el bienestar animal ha llevado a endurecer las normas en todo el mundo.

La Asociación de Carreras de Japón (JRA) limitó desde 2023 los fustazos consecutivos a cinco sin dejar dos zancadas de por medio (antes eran diez). Al jinete que incumple se le sanciona desde una amonestación hasta multas o, si reincide, la suspensión. Fuera de Japón las reglas son aún más duras: Alemania bajó en 2023 a tres golpes por carrera y el Reino Unido, ese mismo año, a seis en llano y siete en obstáculos.

Hoy, esas infracciones las comprueba un comisario viendo el vídeo tras la carrera. Es un proceso que lleva tiempo y en el que algo puede pasar inadvertido. De ahí la necesidad de una tecnología capaz de detectar el uso de la fusta de forma objetiva y eficiente.

El sonido de la fusta supera los 22 kilohercios

El grupo del profesor asociado Keiichi Zempo, de la Facultad de Ingeniería, Información y Sistemas de la Universidad de Tsukuba, se fijó en el "sonido" que se produce justo al agitar la fusta. Primero pidió a preparadores que usaran fustas de distintas formas dentro de las cuadras y recopiló y analizó ese audio.

El resultado: el sonido de la fusta contiene frecuencias muy altas, por encima de los 22 kilohercios. Esos sonidos superan el rango audible humano (unos 20 Hz a 20 kHz) y cuesta captarlos con equipos de grabación normales, así que el equipo grabó con una frecuencia de muestreo muy alta, de 192 kHz.

Un sistema automático basado en aprendizaje profundo

Para analizar el audio, el equipo empleó una técnica de aprendizaje profundo llamada "red neuronal recurrente convolucional", capaz de captar a la vez las características del sonido y su evolución en el tiempo.

Con datos de 24 carreras en Japón y 620 muestras de fustazos, el modelo más preciso detectó el uso de la fusta de forma automática con cerca de un 70 % de acierto. La precisión mejoró al usar audio de alta calidad con esas frecuencias tan altas, algo que además demostró por primera vez de forma científica que el sonido de la fusta contiene componentes de muy alta frecuencia.

Pruebas en el hipódromo y la opción de tiempo real

El equipo intentó recoger datos también en hipódromos de la región de Kanto y en el de París-Longchamp, en Francia. Dentro de un hipódromo, el griterío del público genera un ruido de entre 70 y 126 decibelios, comparable al de un motor de avión.

Como en las zonas concurridas era difícil captar el sonido de la fusta, se grabó en puntos con menos público y en las curvas cercanas a la pista. Y dado que, en muchas condiciones, la velocidad de procesamiento fue menor que la duración del audio, se abrió la puerta a detectar el uso de la fusta en tiempo real durante la carrera.

Aportación a la equidad deportiva y al bienestar animal

Si llega a usarse, permitirá conocer con más precisión y objetividad cómo se emplea la fusta, y la carrera gana en equidad. Al asegurar un uso adecuado, la carga sobre el caballo también baja.

"Quiero afinar la tecnología para que sirva también a aliviar la carga del caballo", ha declarado el profesor Zempo. La investigación se realizó con financiación de NEXION Corporation (Shinjuku, Tokio) y sus resultados se publicaron el 19 de noviembre de 2025 en "Engineering Applications of Artificial Intelligence", revista de la Federación Internacional de Control Automático (IFAC). La Universidad de Tsukuba los anunció el 12 de diciembre de ese año.

El creciente interés mundial por el bienestar animal

El uso de la fusta en las carreras sigue debatiéndose en muchos países. Harness Racing Australia decidió en diciembre de 2016 prohibirla por completo en el trote enganchado y la prohibición entró en vigor en septiembre de 2017: fue la primera vez que un organismo regulador renunciaba a la fusta por iniciativa propia. Noruega la tiene prohibida en las carreras ordinarias desde 1982 por su legislación de bienestar animal, aunque el jinete puede llevarla.

Entre los jinetes hay recelo. Yutaka Take y Christophe Lemaire han criticado el endurecimiento de los límites: sostienen que la fusta no sirve para herir al caballo, sino como señal de seguridad y de dirección. Lo que esta tecnología aporta a esa discusión son datos objetivos.

Un paso hacia unir equidad y bienestar

El equipo planea ampliar los datos y perfeccionar el sistema para que detecte con fiabilidad incluso en entornos ruidosos, con la mira puesta en su uso real. Si lo consigue, la discusión sobre cuántos fustazos recibió un caballo pasará de la impresión a la medición.

En Japón se recurre así a la IA para mejorar a la vez la equidad de las carreras y el bienestar animal. ¿Qué se debate en tu país sobre el trato a los animales en las carreras de caballos o en otros deportes? Cuéntanoslo.

Referencias