Una IA nos permite entender el lenguaje de los elefantes

Un algoritmo entrenado con 903 vocalizaciones graves de elefantes africanas predice el comportamiento de las manadas mejor que el azar.

La frase "memoria de elefante" nos habla de la inteligencia de estos animales, pero no habíamos podido tener una conversación con ellos, hasta ahora. En febrero de 2020, el ecólogo conductual Mickey Pardo presenció en la Reserva Nacional de Samburu (Kenia) el nacimiento de una cría de elefante. La madre, una hembra llamada Matisse, emitió una serie de gruñidos graves, similares al ronroneo de un motor diésel al ralentí.

Esas vocalizaciones son algo muy diferente del icónico trompeteo de los elefantes. Más profundas y sostenidas, en algunos casos caen por debajo del umbral de audición humana y se propagan a kilómetros de distancia. Otro elefante adulto respondió desde lejos con el mismo tipo de vocalización. La familia entera se reunió después, intercambiando más gruñidos. Pardo, investigador sénior de la organización ElephantVoices, lleva años preguntándose qué significan esas llamadas. Un estudio publicado en Scientific Reports ofrece ahora respuestas concretas.

Seis tipos de llamadas para seis situaciones

Junto a Sara Keen, investigadora sénior del Earth Species Project, Pardo analizó 903 grabaciones de vocalizaciones graves procedentes de elefantes africanas adultas del Parque Nacional de Amboseli (Kenia), registradas entre 1986 y 2022. Para cada grabación disponían de observaciones detalladas del comportamiento de los animales en ese instante. Con esos datos, entrenaron un modelo de aprendizaje automático para clasificar seis tipos de gruñidos según el contexto: el coo (dirigido a las crías como señal de calma), el de contacto (que las hembras emiten desde la distancia para localizarse), el vamos (que precede los movimientos del grupo), el cadenciado (durante el descanso o la comida) y dos variantes distintas de saludo.

El algoritmo predijo el comportamiento de los elefantes a partir de las grabaciones mejor de lo esperado por azar, lo que indica que las vocalizaciones emitidas en contextos similares comparten propiedades acústicas detectables. Los resultados tienen limitaciones (el modelo predice con mayor probabilidad que el azar, sin alcanzar la certeza) y los propios investigadores reconocen que se trata de un primer paso en un campo aún poco explorado.

El reto de los coros superpuestos

Aproximadamente el 60% de los gruñidos graves de los elefantes ocurren en situaciones en las que varios individuos vocalizan al mismo tiempo, con sus llamadas superponiéndose. Los investigadores llaman a estas emisiones simultáneas coros, y hasta ahora han sido mucho menos estudiadas que las llamadas individuales, sobre todo por la dificultad técnica de separar voces en una grabación. El algoritmo de Pardo y Keen analiza el coro completo como una unidad, extrayendo del conjunto información sobre el estado y el comportamiento del grupo. «Es bastante emocionante que seamos capaces de entrenar un modelo para observar un coro completo y obtener alguna interpretación de exactamente qué está pasando», declaró Keen.

Cuando las voces se sincronizan

En algunos casos, los investigadores observaron que las vocalizaciones de distintos individuos se iban pareciendo progresivamente durante el intercambio, un fenómeno al que los científicos llaman convergencia vocal. El fenómeno se ha descrito antes en delfines, loros y seres humanos, que también mimetizan los patrones vocales de sus interlocutores.

En los elefantes, la convergencia apareció sobre todo en las interacciones que requerían coordinar una acción conjunta: los saludos, las llamadas de contacto y los intercambios cadenciados. La convergencia vocal podría ser un mecanismo para señalar intención o acuerdo antes de actuar en grupo, una hipótesis que los investigadores plantean pero que requiere más datos para confirmarse.

Arik Kershenbaum, zoólogo de la Universidad de Cambridge ajeno al estudio, subraya el valor de combinar observaciones conductuales en campo con análisis computacional. «Los animales se comunican para influir en el comportamiento de los demás, de modo que no se puede estudiar los sonidos de forma aislada», explicó Kershenbaum.

«Cuando combinas datos conductuales ricos con algoritmos potentes de aprendizaje automático, es cuando podemos empezar a obtener respuestas a preguntas como ¿qué están diciéndose los animales?». Keen espera que métodos similares puedan aplicarse pronto a otras especies conocidas por sus coros, como las orcas y los cuervos.

Referencia

Social context information and acoustic convergence in elephant vocal choruses

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