Shane Gero, un biólogo especializado en cetáceos de la Universidad Carleton en Canadá, lleva más de 20 años investigando la comunicación entre ballenas. Según su trabajo, los cachalotes tienen sonidos específicos que identifican a sus familias y utilizan “dialectos” dependiendo de su ubicación. Aunque diversas especies como los delfines, los elefantes y las aves también usan sonidos con patrones para comunicarse, comprender estas sutilezas es una ardua tarea para los humanos. Justo aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial, que es capaz de distinguir estas pequeñas variaciones.
Según revela un reciente artículo de Nature, en el último año, se han llevado a cabo varias investigaciones apoyadas en IA que revelan que los elefantes africanos y los titíes comunes otorgan nombres a sus compañeros. Además, varias herramientas de aprendizaje automático están cartografiando los llamados de cuervos, permitiendo explorar la autoconciencia animal. A pesar de estos avances, traducir sonidos animales sigue siendo un reto de enormes proporciones. “Es un gran supuesto pensar que podemos aplicar esa tecnología a otras especies y obtener traducciones”, explica David Gruber, fundador del Proyecto CETI (Cetacean Translation Initiative), centrado en la comunicación acústica de los cachalotes.
Gero, con la financiación del Proyecto CETI, ha recopilado datos de más de 30 familias de cachalotes en el Caribe. Estas ballenas, que buscan alimento a profundidades de hasta 2.000 metros, usan clics sonoros llamados “codas” para comunicarse. Cada grupo, liderado por hembras, tiene dietas, comportamientos y dialectos únicos. Las diferencias en el ritmo de las codas crean límites culturales entre clanes, según Gero. Gracias a la IA, analizar estos sonidos se ha vuelto más eficiente, permitiendo identificar conversaciones completas y variaciones sutiles como los “rubatos” y los “ornamentos” (términos prestados de la música).
En paralelo, Mickey Pardo, ecólogo conductual, ha demostrado que los elefantes africanos emiten sonidos únicos que podrían ser nombres. Usando modelos de IA, descubrió que estos sonidos tienen una precisión del 27,5 % para identificar individuos. En experimentos similares, el neurocientífico David Omer encontró que los titíes de la misma familia comparten características acústicas al “nombrarse”.
El objetivo de estos estudios no es solo entender estas lenguas, sino también ampliar vocabularios animales, como términos de ubicación en elefantes. Las herramientas de IA no solo están descifrando patrones, sino también iluminando el rico mundo de la comunicación animal, con un gran potencial para fomentar la conservación de especies.
