Lenguaje humano. Un descubrimiento inesperado: qué encontraron los científicos en el canto de los canarios
Un nuevo modelo de IA puede analizar y entender las vocalizaciones de los canarios sin necesidad de datos etiquetados por humanos, abriendo nuevas posibilidades en neurociencia y comunicación animal.
Un avance tecnológico desarrollado en la Universidad de Oregón, Estados Unidos, utiliza un modelo de aprendizaje automático para descifrar las vocalizaciones de los canarios, una especie clave en estudios sobre el lenguaje y el comportamiento neuronal en aves.
La herramienta, llamada TweetyBERT, procesa grabaciones de canto y clasifica automáticamente las diferentes unidades de comunicación, sin requerir intervención humana.
Innovación en análisis vocal de aves con IA
El método actual para estudiar las vocalizaciones animales suele depender de datos etiquetados por investigadores, lo que resulta en procesos lentos y costosos.
El nuevo sistema, basado en la arquitectura de IA conocida como BERT, que también sustenta tecnologías como ChatGPT, permite analizar grabaciones de canto en tiempo real y con gran precisión.
El animal doméstico que puede ayudar a calmar la ansiedad y mejorar el bienestar
Según Tim Gardner, profesor de bioingeniería en la Universidad de Oregón, "TweetyBERT puede identificar, clasificar y rastrear los cambios en las voces de los canarios sin necesidad de que los científicos etiqueten manualmente las grabaciones”.
La importancia de los canarios en estudios de lenguaje y cerebro
Los canarios son una especie modelo en neurociencia debido a su capacidad para aprender y reproducir cantos complejos. Estos pájaros crean secuencias de entre 30 y 40 sílabas distintas, lo que los convierte en un objeto de estudio ideal para entender cómo el cerebro aprende comportamientos vocales.
George Vengrovski, estudiante de posgrado que lideró el desarrollo del modelo, señala que “esto puede revolucionar la comprensión del proceso neuronal detrás del habla y la comunicación en animales”.
Cómo funciona TweetyBERT y su potencial expandido
El sistema adapta la tecnología de procesamiento del lenguaje natural para gestionar las especificidades acústicas del canto de las aves. Se entrena para predecir fragmentos de audio ocultos, aprendiendo de manera autónoma las unidades básicas del canto, como notas, sílabas y frases, alcanzando un rendimiento comparable al de expertos en anotación.
Qué significa que aparezcan mirlos en el jardín de tu casa y por qué puede ser una buena señal
Este método permite clasificar las vocalizaciones rápidamente, identificar diferencias individuales e incluso seguir la evolución del canto a lo largo del tiempo.
La utilidad no se limita a la neurociencia, también puede aplicarse para monitorear cómo las aves reaccionan a cambios ambientales, como la expansión urbana o el cambio climático.
Aplicaciones futuras y alcance más allá de las aves
Aunque fue desarrollado para canarios, el enfoque de TweetyBERT no es específico de esta especie. Gardner indica que “con ajustes, puede aplicarse a muchas otras aves y especies, incluso a animales marinos como delfines y ballenas”, quienes ya están siendo estudiados con esta tecnología.
Los monos tití se llaman por su nombre, como los humanos
Este avance marca un paso importante en la comprensión de la comunicación animal, aportando herramientas que facilitan la investigación en diferentes entornos naturales y potencialmente ayudando a evaluar el impacto del entorno en las conductas vocales de las especies.
