¿Ayudará la IA a entender el lenguaje de los animales?

La inteligencia está en todas partes, y un día podría incluso ayudarnos a entender el lenguaje de los animales. Fue la Universidad de Delaware la que publicó un trabajo sobre el lenguaje de los ratones. Los investigadores registraron los sonidos hechos por dos pares de ratones durante cinco horas. Los humanos no pueden oír nada, pero hacen sonidos, y aquí es donde el aprendizaje automático de la inteligencia artificial hace posible asociar rápida y precisamente los sonidos con los movimientos. Todavía estamos muy lejos de un idioma y su traducción, pero este es un primer paso adelante.

Para estudiar las vocalizaciones de los ratones, el equipo de investigación de la Universidad de Delaware reunió datos mientras grupos de cuatro ratones – dos machos y dos hembras – interactuaban. Interactuaron durante cinco horas seguidas en una cámara que estaba equipada con ocho micrófonos y una cámara de vídeo.

En total, los investigadores registraron encuentros entre un total de 44 ratones. Comenzando con la enorme cantidad de datos de video y audio que siguieron, los investigadores usaron la inteligencia artificial de aprendizaje automático para desarrollar un sistema que es capaz de conectar sonidos específicos con comportamientos animales distintos. En resumen, se pudo averiguar qué ratón chirriaba, dónde y en qué escenario.

«Para vincular las vocalizaciones de los ratones a acciones específicas, necesitábamos múltiples avances tecnológicos», dijo el neurocientífico de la Universidad de Delaware, Joshua Neunuebel. «Primero, necesitábamos ser capaces de asignar vocalizaciones específicas a ratones individuales que interactuaran socialmente. Para ello, desarrollamos un sistema de localización de fuentes de sonido que grabó simultáneamente las vocalizaciones ultrasónicas de los ratones en ocho micrófonos diferentes, así como la posición de los ratones con una cámara de vídeo».

La combinación de micrófonos y cámara permitió al equipo estimar la ubicación del lugar donde se emitió una señal vocal particular y luego asignar la señal a un ratón específico. Una vez que pudieron asignar vocalizaciones a animales específicos, el equipo utilizó un algoritmo de aprendizaje no supervisado que agrupa elementos con características similares para categorizarlos. Finalmente, usaron una herramienta llamada JAABA, el Anotador Automático del Comportamiento Animal de Janelia, para extraer automáticamente comportamientos sociales específicos con alta fidelidad.

 

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