Los neurocientíficos descubren que el canto de los canarios puede descifrar cómo el cerebro humano aprende a hablar

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El canto de los canarios podría esconder una de las claves para comprender cómo el cerebro humano aprende el lenguaje. Un equipo de investigadores de la Universidad de Oregón ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial capaz de analizar con enorme precisión las complejas vocalizaciones de estas aves, abriendo una nueva vía para estudiar los mecanismos neuronales del habla.

El sistema, bautizado como TweetyBERT, utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para segmentar y clasificar los sonidos que emiten los canarios. El estudio, publicado en la revista científica Patterns, demuestra que el análisis automatizado de estos cantos puede ofrecer pistas sobre cómo el cerebro organiza y aprende estructuras complejas de comunicación.

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Los canarios han sido durante décadas un modelo clave para los neurocientíficos. Estas aves destacan por su extraordinaria capacidad para aprender vocalizaciones elaboradas a lo largo de toda su vida, algo que comparten con los seres humanos. Gracias a ello, los científicos pueden estudiar de forma indirecta los procesos cerebrales implicados en el aprendizaje del lenguaje.

Una inteligencia artificial que escucha a los canarios

El avance tecnológico que ha permitido este nuevo enfoque es una red neuronal autosupervisada diseñada específicamente para interpretar el canto de las aves. "Los métodos actuales de IA para analizar las vocalizaciones animales requieren datos de entrenamiento etiquetados por humanos, un proceso lento y laborioso. Desarrollamos TweetyBERT, una red neuronal autosupervisada para analizar el canto de las aves. Puede procesar rápidamente grabaciones vocales sin etiquetar, identificar unidades de comunicación y anotar secuencias", explica Tim Gardner, profesor asociado de bioingeniería en el Campus Knight de la Universidad de Oregón.

El sistema se basa en la arquitectura BERT, una tecnología de inteligencia artificial que también sirvió de base para algunos de los primeros modelos de lenguaje utilizados en aplicaciones conversacionales. En este caso, los investigadores adaptaron esa tecnología para interpretar la estructura acústica del canto de los pájaros.

La red neuronal está entrenada para predecir fragmentos de audio ocultos dentro de una grabación. A partir de ese proceso aprende a reconocer las unidades básicas del canto —notas, sílabas o frases— sin necesidad de intervención humana. El resultado es una herramienta capaz de analizar grabaciones con una precisión comparable a la de expertos humanos, pero en una fracción del tiempo.

Un modelo para comprender el origen del lenguaje

Los canarios resultan especialmente interesantes para los científicos porque su aprendizaje vocal se parece mucho al de los humanos. Estas aves pueden combinar entre 30 y 40 sílabas distintas para formar secuencias complejas de canto que perfeccionan durante toda su vida, un comportamiento que recuerda a la manera en que las personas aprenden y refinan el habla.

George Vengrovski, estudiante de posgrado en el laboratorio de Gardner y uno de los desarrolladores del sistema, diseñó TweetyBERT precisamente para facilitar el análisis de estos cantos. Al automatizar el proceso de anotación de miles de grabaciones, los investigadores pueden estudiar con mayor detalle qué patrones se repiten y cómo evolucionan con el tiempo.

Los científicos ya están probando esta tecnología con delfines y ballenas para ampliar el conocimiento sobre la comunicación animal

Las aplicaciones del sistema podrían ir mucho más allá del estudio de los canarios. "Lo desarrollamos para canarios, pero el enfoque subyacente no es específico de cada especie, y el mundo está lleno de aves cuyo comportamiento vocal apenas rastreamos. Con algunas modificaciones, las aplicaciones de TweetyBERT empiezan a ser muy diferentes", señala Vengrovski. De hecho, los científicos ya están probando esta tecnología con delfines y ballenas, lo que podría ampliar el conocimiento sobre la comunicación animal y, al mismo tiempo, arrojar nuevas pistas sobre cómo el cerebro humano aprende a hablar.