Los científicos usan inteligencia artificial para analizar sonidos de animales y detectar patrones de comunicación entre especies. Aunque la tecnología abre nuevas posibilidades, traducir su lenguaje sigue siendo una meta lejana.
La inteligencia artificial podría ayudar a los científicos a entender mejor cómo se comunican los animales, ya que los investigadores utilizan cada vez más el aprendizaje automático para analizar los sonidos emitidos por especies que van desde aves y elefantes hasta ballenas y delfines.
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Una de las organizaciones que trabaja en la vanguardia de esta investigación es Earth Species Project (Earth Species Project), una entidad sin ánimo de lucro con sede en Estados Unidos que desarrolla modelos de IA para analizar las vocalizaciones animales e identificar patrones que podrían ayudar a explicar cómo se comunican las distintas especies.
La organización está utilizando IA para descifrar la comunicación animal, con el objetivo a más largo plazo de entender qué intentan decirse unos animales a otros.
Ha desarrollado NatureLM-audio, un modelo de IA diseñado para reconocer y clasificar sonidos animales, identificar distintos tipos de vocalizaciones y analizar grandes colecciones de grabaciones de audio.
El modelo también puede utilizarse para investigar sonidos animales a partir de instrucciones en lenguaje natural, lo que potencialmente podría facilitar que los investigadores analicen grabaciones en cuestión de minutos en lugar de meses.
En una de las pruebas, realizada con grabaciones del proyecto FrogID de Australia, un proyecto de conservación a escala nacional, NatureLM-audio alcanzó un 99% de precisión al distinguir sonidos de ranas de otras grabaciones y un 82% de precisión al identificar determinadas especies de ranas.
Pero reconocer los sonidos de los animales es solo una parte del reto. Los investigadores también están intentando determinar qué significan esos sonidos.
De reconocer sonidos a entender la comunicación
Earth Species Project está trabajando con científicos que estudian varias especies, entre ellas orcas, cuervos y pinzones cebra.
En colaboración con investigadores de la Universidad McGill, en Canadá, ha desarrollado un modelo de IA llamado ZF-AIM para estudiar las interacciones vocales entre pinzones cebra.
El modelo está diseñado para generar vocalizaciones similares a las de las aves en tiempo real, lo que permite a los investigadores estudiar cómo responden los pájaros a sonidos creados por IA.
Los experimentos resultan especialmente interesantes porque van más allá del mero análisis de grabaciones y permiten observar cómo reaccionan los animales a sonidos generados por inteligencia artificial.
Sin embargo, esto no significa que la tecnología pueda traducir lo que dicen las aves ni que los investigadores hayan establecido una conversación entre animales y máquinas.
Otros proyectos están adoptando un enfoque similar con mamíferos marinos.
Google DeepMind ha desarrollado DolphinGemma (fuente en inglés), un modelo de IA entrenado con décadas de grabaciones de delfines moteados del Atlántico en libertad recopiladas por el Wild Dolphin Project.
Analiza secuencias de vocalizaciones de delfines para detectar patrones recurrentes y predecir qué sonidos es probable que aparezcan a continuación.
Los investigadores confían en que la tecnología pueda ayudar algún día a establecer un vocabulario compartido entre humanos y delfines, aunque por ahora el modelo se sigue utilizando para investigar cómo se comunican estos animales, no para traducir sus sonidos al lenguaje humano.
Los científicos intentan descifrar la comunicación de las ballenas
Otro gran esfuerzo de investigación está dirigido por Project CETI (fuente en inglés) (Project CETI), una iniciativa internacional que utiliza IA, robótica, lingüística y tecnología de grabación submarina para estudiar la comunicación de los cachalotes.
El proyecto se centra en secuencias de chasquidos conocidas como codas, que los cachalotes utilizan para comunicarse entre sí.
Los investigadores han estado analizando si estas secuencias contienen una estructura compleja que pueda ofrecer pistas sobre cómo se intercambia información entre los animales.
Un estudio de 2024 publicado en la revista científica 'Nature Communications' analizó más de 8.700 codas de cachalote e identificó varios rasgos relacionados con el ritmo, el tempo y variaciones en el tiempo y la disposición de los chasquidos.
Los resultados sugerían que la comunicación de los cachalotes es más compleja de lo que se pensaba hasta ahora.
Pero identificar patrones en los sonidos de los animales no significa necesariamente que los científicos entiendan qué están comunicando.
Los investigadores aún tienen que determinar si determinadas vocalizaciones tienen significados específicos y cómo pueden variar esos significados en función del contexto en el que se utilizan.
¿Hasta qué punto estamos cerca de hablar con los animales?
Aunque la IA está dando a los científicos nuevas formas de analizar la comunicación animal, traducirla al lenguaje humano sigue siendo un desafío mucho mayor.
Los sonidos de los animales deben interpretarse junto con otra información, como el comportamiento, las relaciones sociales y las condiciones ambientales.
Un sonido recurrente puede asociarse, por ejemplo, a una actividad concreta, pero eso no implica automáticamente que los investigadores sepan qué intenta comunicar el animal.
Los científicos también necesitan comprobar si sus interpretaciones son correctas observando cómo responden los animales en experimentos controlados.
La tecnología podría acabar teniendo aplicaciones que van más allá de satisfacer la curiosidad humana sobre el reino animal.
Sin embargo, si los científicos aprenden a identificar y reproducir señales animales asociadas al apareamiento, el estrés o las interacciones sociales, esa misma tecnología podría utilizarse potencialmente para atraer animales, alterar su comportamiento o facilitar su captura.
Los investigadores también han planteado dudas sobre los efectos de difundir vocalizaciones generadas por IA en poblaciones silvestres, especialmente si las señales se interpretan mal o interfieren con los sistemas de comunicación ya existentes.
También hay interrogantes sobre la fiabilidad de las interpretaciones de la IA. Identificar patrones en los sonidos de los animales no equivale necesariamente a entender su significado, lo que aumenta el riesgo de que los humanos atribuyan intenciones o emociones a animales que en realidad no las han expresado.
Por tanto, el reto no consiste solo en desarrollar una tecnología capaz de entender la comunicación animal, sino en garantizar que se utiliza de manera que proteja a los propios animales objeto de estudio.