Técnicas de Inteligencia Artificial distinguen cómo ruge cada león

Científicos de Oxford han recurrido a la Inteligencia Artificial (IA) para descubrir las formas precisas en las que el rugido de cada león es distinto, identificable y rastreable.

Aprovechando nuevas técnicas de aprendizaje automático, el grupo diseñó un dispositivo, conocido como biologger, que se puede conectar a un collar GPS de león existente para grabar datos de audio y movimiento. Los biologgers permiten a los científicos asociar con confianza cada rugido con el león correcto mediante la referencia cruzada de datos de audio y movimiento a través de los grandes conjuntos de datos de grabaciones de rugidos recopilados.

Con los datos recopilados por los biólogos, los científicos entrenaron un algoritmo de reconocimiento de patrones para "aprender" los rugidos de cada individuo y luego probaron el algoritmo en secuencias que no habían visto antes para determinar si la forma del contorno en su conjunto es una característica de distinción importante.

Los resultados, publicados en Bioacoustics, revelan que es posible clasificar los rugidos según la identidad individual con un 91,5% de precisión. Estos hallazgos sugieren que la forma general de la frecuencia fundamental (f0) del contorno de rugido a pleno pulmón es consistente dentro de los rugidos de cada individuo y suficientemente diferente de otros individuos para permitir una clasificación precisa de la identidad individual.

Investigaciones anteriores han demostrado que los leones pueden reconocer las llamadas de otros individuos, lo que les permite localizar compañeros distantes y también evitar vecinos potencialmente hostiles. Pero poco se ha entendido sobre cómo las personas transmiten información de identidad en la estructura de sus llamadas.

Estos nuevos hallazgos revelan un posible mecanismo para el reconocimiento vocal individual entre los leones africanos. Indican que los leones individuales pueden ser capaces de aprender las variaciones sutiles en la frecuencia fundamental de los rugidos de otros leones y así asociar variaciones particulares con identidades particulares.

Andrew J. Loveridge, del laboratorio WildCRU en el Departamento de Zoología de Oxford, dijo: "El número de leones africanos está disminuyendo y el desarrollo de herramientas rentables para monitorear y, en última instancia, proteger mejor a las poblaciones es una prioridad de conservación. La capacidad de evaluar de forma remota la cantidad de leones individuales en una población a partir de sus rugidos podría revolucionar la forma en que se evalúan las poblaciones de leones".

Andrew Markham, del Departamento de Ciencias de la Computación de Oxford, dijo en un comunicado: "Ser capaz de distinguir con precisión entre rugidos individuales utilizando algoritmos de aprendizaje automático podría facilitar el desarrollo de técnicas alternativas para evaluar la densidad de población y rastrear los movimientos individuales en el paisaje".

Los científicos planean desarrollar su trabajo realizando experimentos de reproducción utilizando llamadas modificadas. Esperan poder determinar si la frecuencia fundamental por sí sola transmite suficiente información sobre la identidad individual para permitir el reconocimiento vocal. Con los rápidos avances tecnológicos, es posible que el monitoreo acústico automatizado de las poblaciones de leones no esté muy lejos.