Descifran patrones en la comunicación coral de los elefantes con aprendizaje automático

Hasta ahora, el análisis de las vocalizaciones de los elefantes se ha visto dificultado por su naturaleza colectiva y superpuesta. Los elefantes africanos se comunican principalmente mediante retumbos de baja frecuencia (entre 12 y 19 hercios), muchos de los cuales se solapan con otras llamadas, formando complejos coros.

Según un estudio reciente publicado en Scientific Reports, un equipo de investigadores de Earth Species Project, ElephantVoices y otras instituciones ha logrado descifrar elementos de organización en este aparente "barullo". La investigación, referenciada por The Conversation España, se basó en el análisis de 902 retumbos de hembras adultas grabados entre 1986 y 2022 en el Parque Nacional de Amboseli, Kenia.

Los investigadores utilizaron grabaciones con anotaciones de campo detalladas para clasificar las vocalizaciones en seis contextos de comportamiento. Posteriormente, entrenaron programas de aprendizaje automático para identificar patrones acústicos asociados a cada contexto. Un resultado notable fue que los modelos entrenados únicamente con retumbos aislados pudieron reconocer el contexto de las vocalizaciones en coros, lo que indica que las llamadas individuales y colectivas comparten patrones acústicos fundamentales.

El hallazgo más destacado es la detección de la “convergencia vocal”: en ciertas interacciones, como llamadas de contacto, saludos o intercambios tranquilos durante la alimentación, los retumbos sucesivos de diferentes elefantas se ajustaban acústicamente entre sí. Este fenómeno no se observó en arrullos a crías ni en llamadas de partida de grupo. La rapidez de este ajuste, que puede manifestarse en cuestión de minutos, diferencia a los elefantes de otras especies estudiadas donde este proceso lleva días o semanas.

Aunque la investigación no ha establecido con certeza la función precisa de esta convergencia —si ayuda a la coordinación en intercambios prolongados o cumple otras funciones sociales—, sí abre una nueva vía para entender la complejidad de su comunicación. Los modelos de inteligencia artificial empleados, si bien superan el azar, aún están lejos de permitir una interpretación fiable de las conversaciones, con una precisión inferior al 50% para llamadas aisladas y aproximadamente un 33% para coros. Además, se reconoce que las categorías de contexto son de origen humano y que gran parte de los datos proceden de una única familia de elefantes, la de la matriarca Echo.