¿Un traductor de Google para entender a los animales? La ciencia está cada vez más cerca

Muchos investigadores están desarrollando una herramienta para traducir el lenguaje de los animales. Para lograr esto, la ciencia se basa en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los últimos avances en esta área son impresionantes.

Investigadores del Max-Planck-Institut für Hirnforschung, un instituto alemán especializado en neurociencia, han descubierto una forma de decodificar el lenguaje de los animales. Como informaron nuestros colegas del New York Times, los investigadores utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para analizar los ruidos de siete colonias de ratas topo desnudas.

Traducción de aprendizaje automático

aprendizaje automático, o “aprendizaje automático” en inglés, se refiere a un área de especialización en inteligencia artificial. Permite que los algoritmos evolucionen y aprendan sin ser programados de antemano. Progresan a través de datos, sin la intervención de un programador. Para funcionar, los algoritmos necesitan una gran cantidad de datos.

Para que conste, es gracias al aprendizaje automático que la traducción de un idioma a otro ha evolucionado considerablemente en los últimos años. Último hecho: Programa NLLB-200 de Meta. Este programa de inteligencia artificial es capaz de soportar la traducción de 200 idiomas, incluidos dialectos desconocidos.

Usando algoritmos, los investigadores estudiaron 36.000 tuits emitida por ratas topo desnudas. Aparentemente, cada colonia tu propio dialecto. Además, la forma de comunicar cambia con el tiempo. Al igual que los humanos, las ratas topo desnudas transmiten su dialecto de generación en generación.

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Los muchos proyectos en marcha

Proyectos destinados a decodificar el lenguaje animal No te pierdas. Gracias a los algoritmos, los investigadores intentan comprender los gritos emitidos por los cuervos, el silbido de los ratones o la sintaxis de un cachalote, informa el New York Times. Lémures, pollos, cerdos y murciélagos también están en el centro de los experimentos.

“Estamos intentando crear un traductor de Google para animales”dice Diana Reiss, experta en cognición y comunicación de delfines en Hunter College.

Con el aprendizaje automático, los científicos ahora pueden identificar la voz de un animal específico gracias a su timbre y distinguir los sonidos generados de acuerdo a un evento.

Entre las innovaciones más avanzadas en este campo se encuentran ProfundoSqueak. Desarrollado en la Universidad de Washington, este software es capaz de analizar el lenguaje ultrasónico de roedores, inaudible para el oído humano, en un tiempo récord. Como parte de un experimento, el programa, basado en inteligencia artificial, logró reconocer un sonido feliz, conectado a tomar una sustancia o la presencia de una mujer, un sonido triste. El software ayuda a comprender el estado psicológico de un animal.

DeepSqueak también es capaz de analizar los sonidos submarinos enviados por mamíferos como las ballenas. El programa puede clasificar todos los sonidos grabados según la especie. Ya ha permitido detectar la presencia de ballenas azules en el Océano Índico y descubrir una nueva especie de ballena picuda. Como es el caso de las ratas topo desnudas, cada especie de ballena tiene un dialecto diferente.

La importancia de los datos

En la misma perspectiva, el proyecto CETI (Cetacean Translation Initiative) nació en 2020. La iniciativa, que incluye expertos en aprendizaje automático, biólogos marinos, robótica o lingüistas, tiene previsto instalar «estaciones de escucha de ballenas» en el océano. Gracias a los micrófonos, los científicos registrarán los sonidos emitidos. Este flujo masivo de datos eventualmente debería hacer posible decodificar el lenguaje de las ballenas.

Paralelamente, investigadores de la Universidad de Tel Aviv han diseñado un software para comprender dialecto de murciélago. El programa logró clasificar el 61% de las llamadas agresivas realizadas por una colonia.

“La misma llamada tendrá matices ligeramente diferentes, que pudimos detectar mediante el aprendizaje automático”explica la Dra. Yossi Yovel, responsable del estudio.

Aquí nuevamente, los algoritmos tuvieron que absorber una gran cantidad de datos. Es por eso que los investigadores monitorearon grupos de murciélagos durante 75 días usando una cámara y un micrófono.

Fuente:

New York Times