Los sistemas de inteligencia artificial ahora procesan las vocalizaciones y los comportamientos de diversas especies para entender cómo se comunican. Proyectos como CETI analizan los clics de los cachalotes, mientras otros estudian los movimientos de las abejas. Estos algoritmos buscan patrones complejos que el oído humano no puede percibir, usando redes neuronales que aprenden de grandes conjuntos de datos bioacústicos. El objetivo es construir un modelo que pueda traducir estas señales a conceptos básicos, lo que podría transformar cómo interactuamos con el mundo natural.


Los sistemas procesan sonidos y gestos

Los investigadores graban miles de horas de audio y video en el hábitat de los animales. Luego, los algoritmos de aprendizaje automático separan los sonidos individuales del ruido ambiental y los correlacionan con acciones específicas, como buscar alimento o alertar de un peligro. En el caso de las abejas, se analiza su baile para decodificar la dirección y la distancia de una fuente de comida. Este método no solo clasifica sonidos, sino que también intenta entender la sintaxis y el contexto de cada señal, un paso crucial para lograr una traducción fiable.

Los retos técnicos y éticos persisten

Aunque la tecnología avanza, el camino es complejo. Una limitación principal es la falta de un Rosetta Stone para las lenguas animales, una referencia que verifique las traducciones. Además, existe el debate ético sobre si debemos interferir o si una comprensión total es posible, dado que las experiencias sensoriales de otras especies son fundamentalmente diferentes. Los científicos enfatizan que estos proyectos son colaborativos a largo plazo y requieren que biólogos, etólogos e ingenieros en IA trabajen juntos.

Quizá pronto un algoritmo nos diga que el canto de un pájaro no es poesía, sino una discusión acalorada sobre la calidad de los gusanos en el vecindario.