Los científicos lograron una hazaña. Identificaron una complejidad previamente desconocida en la comunicación de los cachalotes tras analizar miles de secuencias grabadas de sonidos de cachalotes con inteligencia artificial.

Las variaciones en el tempo, el ritmo y la duración de las secuencias de estos sonidos de los cachalotes, llamadas codas, tejen un rico tapiz acústico.

Estas variables sugieren que los cachalotes pueden combinar patrones de múltiples maneras, mezclando y combinando frases para transmitirse una amplia gama de información entre sí.

“Este trabajo se basa en muchos trabajos anteriores centrados en comprender las llamadas de los cachalotes.

Priimer trabajo sobre las llamada de los cachalotes

Sin embargo, este es el primer trabajo que comenzó a analizar las llamadas de los cachalotes en su contexto comunicativo más amplio y en el contexto de los intercambios entre cachalotes, lo que hizo posibles algunos de los hallazgos”, dijo la coautora del estudio, la Dra. Daniela Rus, directora de el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL, por sus siglas en inglés) del MIT, en un correo electrónico.

«Comprender qué aspectos de sus codas pueden controlar y variar nos ayuda a comprender cómo pueden codificar información en sus llamadas», dijo Rus.

Pero si bien los hallazgos del equipo son interesantes, ese término ofrece una perspectiva engañosa sobre las interacciones vocales de los cachalotes, afirmó en un correo electrónico el Dr. Luke Rendell, investigador de la Universidad de St. Andrews en el Reino Unido cuyo trabajo se centra en la comunicación en los mamíferos marinos.

«La presentación del ‘alfabeto fonético’ no es nada de eso», dijo Rendell, que no participó en la investigación.

«La forma en que se usa la variación del tempo es completamente diferente a cómo, por ejemplo, usamos elementos de un alfabeto para construir una expresión lingüística», comentó.

Reconocimiento de patrones de los cachalotes

Los cachalotes producen estos sonidos al forzar el aire a través de un órgano en sus cabezas llamado espermaceti, y estos sonidos pueden ser tan fuertes como 230 decibeles, más fuertes que el lanzamiento de un cohete y capaces de romper los tímpanos humanos, informó anteriormente otro equipo de científicos en la revista Scientific Reports.

Para el nuevo estudio, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para detectar patrones en los datos de audio recopilados por The Dominica Sperm Whale Project, un depósito de observaciones de cachalotes que habitan en el mar Caribe.

Las grabaciones representaban las voces de aproximadamente 60 cachalotes (un subconjunto de un grupo de unos 400 cachalotes conocido como el clan del Caribe oriental) y las vocalizaciones se grabaron entre 2005 y 2018.

Investigaciones anteriores identificaron 150 tipos de codas en cachalotes de todo el mundo, pero los cachalotes del Caribe utilizaban sólo 21 de esas codas.

Los científicos examinaron el momento y la frecuencia de 8.719 secuencias de coda: en expresiones solitarias de cachalotes, en coros y en intercambios de llamadas y respuestas entre cachalotes. Cuando se visualizó con inteligencia artificial, surgieron patrones de coda nunca antes vistos.

Autores del estudio

Los autores del estudio definieron cuatro variables en las codas: ritmo, tempo, rubato y ornamentación. El ritmo describe la secuencia de intervalos entre esos sonidos.

El tempo es la duración de toda la coda. Rubato se refiere a variaciones de duración entre codas adyacentes del mismo ritmo y tempo. Y la ornamentación es un “chasquido adicional” agregado al final de una coda en un grupo de codas más cortas, explicó Rus.

Estos llamados chasquidos ornamentales «ocurren más hacia el principio y el final de los turnos» durante los intercambios vocales entre cachalotes, y se «comportan como marcadores del discurso», dijo Rus.

El descubrimiento de que los cachalotes podían sincronizar variaciones en el tempo de la coda fue «una observación realmente interesante», dijo Rendell.

«Estoy menos convencida por la ‘ornamentación'», añadió. «Ocurre muy raramente, y creo que necesitamos más evidencia de que no son sólo fallos de producción», o sonidos de relleno, «como cuando decimos ‘em’ o ‘mmm'».

En total, el programa detectó 18 tipos de ritmo, cinco tipos de tempo, tres tipos de rubato y dos tipos de ornamentación. Todas estas características de la coda podrían mezclarse y combinarse para formar un «enorme repertorio» de frases, informaron los autores del estudio.

Es más, el significado podría modificarse aún más según la ubicación de una coda (que sigue o superpone otras codas) dentro de un intercambio o coro que involucre a dos o más cachalotes.

Experimentación interactiva

«En realidad, ¡muchos de nosotros esperamos que la tecnología avanzada nos permitiera hacer algo como esto durante décadas!» dijo la Dra. Brenda McCowan, profesora de la Facultad de Medicina Veterinaria Davis de la Universidad de California, en un correo electrónico.

McCowan, que no participó en la investigación, formó parte de otro equipo que, en 2021, llevó a cabo una “conversación” interactiva con un cachalote jorobado en aguas cercanas a Alaska. Durante unos 20 minutos, un cachalote curioso respondió repetidamente a una grabación de una canción del cachalote jorobado transmitida desde el barco de los científicos.

“Esta reproducción en particular (con el cachalote jorobado en 2021) fue un experimento oportunista con un cachalote curioso que nos atrajo tanto conductual como vocalmente, y completamente por su propia voluntad”, dijo McCowan.

Esta experimentación interactiva con cachalotes, junto con las observaciones del comportamiento de los cachalotes, podría ser una parte importante para desentrañar la sintaxis de las secuencias de chasquidos de los cachalotes, escribieron los autores en el estudio.

Su método de aprendizaje automático también puede resultar útil para estudiar otros tipos de vocalizaciones animales, añadió McCowan.

«Es probable que el tempo, el ritmo, el rubato y la ornamentación se encuentren en otras especies de cachalotes», dijo McCowan. “Ya sabemos que esto es cierto para el canto de las jorobadas. Pero también hay evidencia de este tipo de patrones en otras especies acuáticas, terrestres y arbóreas a las que se podría aplicar este enfoque”.

Pero aunque esta técnica es útil para identificar ciertos aspectos de la comunicación, no es una piedra Rosetta, advirtió Rendell.

«El aprendizaje automático es excelente para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos», dijo, «pero no crea significado».