(CNN) — Los cient\u00edficos lograron una haza\u00f1a. Identificaron una complejidad previamente desconocida en la comunicaci\u00f3n de los cachalotes tras analizar miles de secuencias grabadas de sonidos de cachalotes con inteligencia artificial.<\/p>\n
Las variaciones en el tempo, el ritmo y la duraci\u00f3n de las secuencias de estos sonidos de los cachalotes, llamadas codas, tejen un rico tapiz ac\u00fastico. Estas variables sugieren que los cachalotes pueden combinar patrones de m\u00faltiples maneras, mezclando y combinando frases para transmitirse una amplia gama de informaci\u00f3n entre s\u00ed.<\/p>\n
Lo que dicen los cachalotes todav\u00eda es un misterio para los o\u00eddos humanos. A\u00fan as\u00ed, descubrir el alcance de los intercambios vocales de los cachalotes es un paso importante hacia la vinculaci\u00f3n de las llamadas de los cachalotes con mensajes o comportamientos sociales espec\u00edficos, informaron los cient\u00edficos el 7 de mayo en la revista Nature Communications.<\/p>\n
\u201cEste trabajo se basa en muchos trabajos anteriores centrados en comprender las llamadas de los cachalotes. Sin embargo, este es el primer trabajo que comenz\u00f3 a analizar las llamadas de los cachalotes en su contexto comunicativo m\u00e1s amplio y en el contexto de los intercambios entre cachalotes, lo que hizo posibles algunos de los hallazgos\u201d, dijo la coautora del estudio, la Dra. Daniela Rus, directora de el Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial (CSAIL, por sus siglas en ingl\u00e9s) del MIT, en un correo electr\u00f3nico.<\/p>\n
«Comprender qu\u00e9 aspectos de sus codas pueden controlar y variar nos ayuda a comprender c\u00f3mo pueden codificar informaci\u00f3n en sus llamadas», dijo Rus.<\/p>\n
Los investigadores denominaron a su cat\u00e1logo de combinaciones de sonidos un «alfabeto fon\u00e9tico» para los cachalotes, y compararon las variaciones en las secuencias de chasquidos de los cachalotes con la producci\u00f3n de diferentes sonidos fon\u00e9ticos en el habla humana.<\/p>\n
Hace m\u00e1s de 500 millones de a\u00f1os, aparecieron extra\u00f1as criaturas complejas en la Tierra. Los cient\u00edficos ahora creen saber por qu\u00e9<\/p>\n
Pero si bien los hallazgos del equipo son interesantes, ese t\u00e9rmino ofrece una perspectiva enga\u00f1osa sobre las interacciones vocales de los cachalotes, afirm\u00f3 en un correo electr\u00f3nico el Dr. Luke Rendell, investigador de la Universidad de St. Andrews en el Reino Unido cuyo trabajo se centra en la comunicaci\u00f3n en los mam\u00edferos marinos.<\/p>\n
«La presentaci\u00f3n del ‘alfabeto fon\u00e9tico’ no es nada de eso», dijo Rendell, que no particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n.<\/p>\n
«La forma en que se usa la variaci\u00f3n del tempo es completamente diferente a c\u00f3mo, por ejemplo, usamos elementos de un alfabeto para construir una expresi\u00f3n ling\u00fc\u00edstica», coment\u00f3. «No hay evidencia de eso, y no es una interpretaci\u00f3n muy \u00fatil porque obliga a todo a una perspectiva restringida y algo exagerada de ‘es como el lenguaje humano o no’, cuando hay una gama mucho m\u00e1s amplia de interpretaciones disponibles».<\/p>\n
Reconocimiento de patrones<\/p>\n
Los cachalotes producen estos sonidos al forzar el aire a trav\u00e9s de un \u00f3rgano en sus cabezas llamado espermaceti, y estos sonidos pueden ser tan fuertes como 230 decibeles, m\u00e1s fuertes que el lanzamiento de un cohete y capaces de romper los t\u00edmpanos humanos, inform\u00f3 anteriormente otro equipo de cient\u00edficos en la revista Scientific Reports.<\/p>\n
Para el nuevo estudio, los investigadores utilizaron el aprendizaje autom\u00e1tico para detectar patrones en los datos de audio recopilados por The Dominica Sperm Whale Project, un dep\u00f3sito de observaciones de cachalotes que habitan en el mar Caribe. Las grabaciones representaban las voces de aproximadamente 60 cachalotes (un subconjunto de un grupo de unos 400 cachalotes conocido como el clan del Caribe oriental) y las vocalizaciones se grabaron entre 2005 y 2018.<\/p>\n
Investigaciones anteriores identificaron 150 tipos de codas en cachalotes de todo el mundo, pero los cachalotes del Caribe utilizaban s\u00f3lo 21 de esas codas.<\/p>\n
Los cient\u00edficos examinaron el momento y la frecuencia de 8.719 secuencias de coda: en expresiones solitarias de cachalotes, en coros y en intercambios de llamadas y respuestas entre cachalotes. Cuando se visualiz\u00f3 con inteligencia artificial, surgieron patrones de coda nunca antes vistos.<\/p>\n
Los autores del estudio definieron cuatro variables en las codas: ritmo, tempo, rubato y ornamentaci\u00f3n. El ritmo describe la secuencia de intervalos entre esos sonidos. El tempo es la duraci\u00f3n de toda la coda. Rubato se refiere a variaciones de duraci\u00f3n entre codas adyacentes del mismo ritmo y tempo. Y la ornamentaci\u00f3n es un \u201cchasquido adicional\u201d agregado al final de una coda en un grupo de codas m\u00e1s cortas, explic\u00f3 Rus.<\/p>\n
Estos llamados chasquidos ornamentales «ocurren m\u00e1s hacia el principio y el final de los turnos» durante los intercambios vocales entre cachalotes, y se «comportan como marcadores del discurso», dijo Rus.<\/p>\n
El descubrimiento de que los cachalotes pod\u00edan sincronizar variaciones en el tempo de la coda fue «una observaci\u00f3n realmente interesante», dijo Rendell.<\/p>\n
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«Estoy menos convencida por la ‘ornamentaci\u00f3n'», a\u00f1adi\u00f3. «Ocurre muy raramente, y creo que necesitamos m\u00e1s evidencia de que no son s\u00f3lo fallos de producci\u00f3n», o sonidos de relleno, «como cuando decimos ‘em’ o ‘mmm'».<\/p>\n
En total, el programa detect\u00f3 18 tipos de ritmo, cinco tipos de tempo, tres tipos de rubato y dos tipos de ornamentaci\u00f3n. Todas estas caracter\u00edsticas de la coda podr\u00edan mezclarse y combinarse para formar un «enorme repertorio» de frases, informaron los autores del estudio. Es m\u00e1s, el significado podr\u00eda modificarse a\u00fan m\u00e1s seg\u00fan la ubicaci\u00f3n de una coda (que sigue o superpone otras codas) dentro de un intercambio o coro que involucre a dos o m\u00e1s cachalotes.<\/p>\n
Experimentaci\u00f3n interactiva<\/p>\n
«En realidad, \u00a1muchos de nosotros esperamos que la tecnolog\u00eda avanzada nos permitiera hacer algo como esto durante d\u00e9cadas!» dijo la Dra. Brenda McCowan, profesora de la Facultad de Medicina Veterinaria Davis de la Universidad de California, en un correo electr\u00f3nico.<\/p>\n
McCowan, que no particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n, form\u00f3 parte de otro equipo que, en 2021, llev\u00f3 a cabo una \u201cconversaci\u00f3n\u201d interactiva con un cachalote jorobado en aguas cercanas a Alaska. Durante unos 20 minutos, un cachalote curioso respondi\u00f3 repetidamente a una grabaci\u00f3n de una canci\u00f3n del\u00a0cachalote jorobado transmitida desde el barco de los cient\u00edficos.<\/p>\n
\u201cEsta reproducci\u00f3n en particular (con el cachalote jorobado en 2021) fue un experimento oportunista con un cachalote curioso que nos atrajo tanto conductual como vocalmente, y completamente por su propia voluntad\u201d, dijo McCowan.<\/p>\n
Esta experimentaci\u00f3n interactiva con cachalotes, junto con las observaciones del comportamiento de los cachalotes, podr\u00eda ser una parte importante para desentra\u00f1ar la sintaxis de las secuencias de chasquidos de los cachalotes, escribieron los autores en el estudio.<\/p>\n
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Su m\u00e9todo de aprendizaje autom\u00e1tico tambi\u00e9n puede resultar \u00fatil para estudiar otros tipos de vocalizaciones animales, a\u00f1adi\u00f3 McCowan.<\/p>\n
«Es probable que el tempo, el ritmo, el rubato y la ornamentaci\u00f3n se encuentren en otras especies de cachalotes», dijo McCowan. \u201cYa sabemos que esto es cierto para el canto de las jorobadas. Pero tambi\u00e9n hay evidencia de este tipo de patrones en otras especies acu\u00e1ticas, terrestres y arb\u00f3reas a las que se podr\u00eda aplicar este enfoque\u201d.<\/p>\n
Pero aunque esta t\u00e9cnica es \u00fatil para identificar ciertos aspectos de la comunicaci\u00f3n, no es una piedra Rosetta, advirti\u00f3 Rendell.<\/p>\n
«El aprendizaje autom\u00e1tico es excelente para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos», dijo, «pero no crea significado».<\/p>\n
Mindy Weisberger es una escritora cient\u00edfica y productora de medios cuyo trabajo apareci\u00f3 en las revistas Live Science, Scientific American y How It Works.<\/p>\n
The-CNN-Wire
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