El 'traductor' para animales está cada vez más cerca: así ayuda la IA a entender el canto de las ballenas o las llamadas de los cuervos

Murciélagos

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No tienen el mismo lenguaje que nosotros, pero los animales se comunican entre ellos con extraordinaria complejidad. "Como especie diferente que somos, nos resulta difícil acceder a los umbrales de comunicación que cada especie animal tiene, y por ello no reconocemos bien sus lenguajes y sus signos", explicaba recientemente un artículo en The Conversation.

Para el oído humano, la inmensa cantidad de matices o el significado de las conversaciones es imposible de descifrar, pero tenemos una aliada a nuestro lado que sí que puede ayudarnos: se trata de la inteligencia artificial. 

En la actualidad, varios proyectos pioneros emplean el machine learningpara decodificar los sonidos y diálogos de diferentes especies, colonias y animales. Un completo reportaje en The New York Times los recoge y hace brillar el inmenso poder de los algoritmos inteligentes para comprender mejor la naturaleza y los habitantes que la conforman. 

El aprendizaje automático capta patrones sutiles, puede distinguir cómo cambia cada sonido en función de la circunstancia y dividir las vocalizaciones de los animales en partes más pequeñas para analizar su significado. 

Las ratas topo: un ejemplo de sofisticada comunicación social

Rata topo

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Una alucinante iniciativa reciente es la dirigida por Alison Barker, neurocientífica del Instituto Max Planck para la Investigación del Cerebro en Alemania. Su equipo empleó algoritmos de aprendizaje automático para analizar 36.000 chirridos suaves registrados en 7 colonias de ratas topo.

Estos animales bigotudos, que viven en grandes colonias subterráneas, emiten muchos sonidos diferentes: silban, trinan y gorjean; gruñido, hipo y siseo. Cuando dos de estos roedores se encuentran en un túnel, emiten un suave chirrido a modo de saludo. 

Los autores no solamente descubrieron gracias a la IA que cada rata poseía su propia firma vocal, sino que cada colonia tiene su propio dialecto transmitido de generación en generación y sometido a cambios como los nuevos reinados. 

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Además, los científicos averiguaron que era mucho más probable que los roedores respondieran a los suaves chirridos de los miembros de sus propias colonias que a los de las extranjeras. Los dialectos específicos ayudan a compartir recursos con los suyos y no con extraños, así como a 

“Intentemos encontrar un traductor de Google para animales”, contó al diario por su parte Diana Reiss, experta en cognición y comunicación de delfines en Hunter College y cofundadora de Interspecies Internet, un grupo de expertos dedicado a facilitar la comunicación entre especies. 

DeepSqueak, un software desarrollado hace años por científicos de la Universidad de Washington ayudó a detectar, analizar y categorizar automáticamente las vocalizaciones ultrasónicas de los roedores, así como a examinar los cantos de los animales para saber cómo se sienten. El algoritmo se applicó a lémures o ballenas.

Los murciélagos cambian su vocalización dependiendo de su relación con el otro

Murciélagos.

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Además de los sistemas inteligentes, que pueden aplicarse a animales de toda índole, como cerdos chillando o gallos cacareando, a veces es necesario contar con software adicional: por ejemplo, otros científicos para realizar anotaciones del contexto de 15.000 llamadas. Así, sabían qué murciélago intervenía y qué sucedía en cada localización. 

Dado que los murciélagos pelean por el espacio, el aprendizaje automático les ayudó a distinguir entre llamadas agresivas realizadas en 4 contextos diferentes, determinando si cada una se había emitido durante una pelea relacionada con la comida, el apareamiento, la posición de percha o el sueño. La precisión del 61% no es perfecta, pero ayuda. También ayudó a identificar al receptor.

Al ser animales sociables, la vocalización de estos mamíferos cambia según la relación que tengan con el receptor. 

Los cachalotes tienen una sintaxis parecida al código Morse

Cachalote

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Las ballenas también llevan décadas atrayendo la atención de los científicos: el proyecto CETI (Cetacean Translation Initiative) aglutina a especialistas en aprendizaje automático, biólogos marinos, robóticos, lingüistas y criptógrafos para descifrar la comunicación entre los cachalotes, quue se comunican en un lenguaje ininteligible para el ser humano.

En concreto, estos animales marinos emiten ráfafas organizadas en secuencias llamadas codas y parecidas al código Morse. En las estaciones de escucha equipadas con 28 micrófonos cada una, el equipo registrará este otoño audio y vídeo con ayuda de peces robóticos y pequeñas etiquetas acústicas.

El propósito es conocer más sobre la sintaxis y la semántica de la comunicación de las ballena, su cognición, su comportamiento, la enseñanza de su lenguaje a las crías y cómo se coordinan los grupos grandes.

Otra organización, la californiana The Earth Species Project, también aplica el aprendizaje automático a las ballenas barbadas para identificar de forma automática su conducta según los datos de movimiento recabados. Los científicos quieren saber si hay una firma específica en los datos cuando un animal come o respira, y si hay ciertos sonidos que se repiten en cada uno de estos contextos.

Un chatbot para hablar con ballenas jorobadas en tiempo real

Otra investigadora ha intentado hablar con las ballenas jorobadas: es la ecologista acústica marina Michelle Fournet, que reproduce sus llamadas en altavoces submarinos, analizando las respuestas a estos sonidos. Para hablar con ellas utiliza algoritmo, los cuales generan respuestas a llamadas específicas y las reproducen en tiempo real. 

El "chatbot para ballenas" podría permitir a la comunidad científica charlar con los animales marinos y mejorar la comprensión de sus sistemas de comunicación. “En algún momento, podría ser un diálogo real”, dijo Michael Bronstein, experto en aprendizaje automático en Oxford y parte del Proyecto CETI. 

Cuervos que han perdido repertorio vocal en cautiverio

Cuervo hawaiano

National Digital Library of the United States Fish and Wildlife Service 

Los cuervos hawaianos en cautiverio, que desaparecieron de su hábitat natural hace 2 décadas, también están siendo sometidos al escrutinio del aprendizaje automático. 

Los científicos están usando algoritmos para generar un inventario de todos los tipos de llamadas de estas aves, y averiguar si han perdido repertorio vocal en cautiverio. 

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Una vez sepan si han perdido parte de sus llamadas, podrían estudiar la función e intentar reintroducir las más críticas. 

Queda un largo terreno y muchas cuestiones éticas por delante. Al entender mejor sus sistemas de comunicación, los algoritmos podrían usarse tanto para manipular el comportamiento animal como para mejorar su bienestar, impulsar la conversación o generar una mayor conciencia.

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