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Il machine learning per capire i pipistrelli

Il machine learning per la ricerca scientifica: algoritmi istruiti per riconoscere gli oggetti della conversazione tra animali, in questo caso pipistrelli.

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Il nome scientifico è pteropodidi, ma più comunemente sono noti come pipistrelli della frutta. Nel continente africano, in particolare nell’area dell’Egitto, vivono in grandi colonie che talvolta superano i 1.000 esemplari. Grazie ad un progetto messo in campo da un team della Tel Aviv University, ricorrendo alle potenzialità del machine learning sarà possibile sapere cosa e in quale modo comunicano tra loro questi animali, tanto evoluti dal punto di vista scientifico quanto esteticamente inquietanti per qualcuno.

I ricercatori hanno registrato per un periodo pari a 75 giorni due gruppi composti da 11 pipistrelli tenuti in gabbie separate, dopodiché si sono messi ad analizzare le riprese video in modo da capire quali fossero gli argomenti di conversazione degli animali: cibo, riposo, sesso o altro. Una volta individuati dei pattern, agli algoritmi sono stati dati in pasto 15.000 spezzoni audio catturati da sette esemplari femmina adulti, ognuno dei quali associato ad uno specifico tema.

In questo modo, il codice si è dimostrato in grado di apprendere in che modo distinguere l’oggetto della comunicazione semplicemente osservando i filmati, con una precisione pari al 61%. Nel 71% dei casi l’IA è stata capace di stabilire quale fosse l’animale ad emettere il suono e nel 41% dei casi da quale è arrivata la risposta. Un sistema di questo tipo potrebbe rivelarsi di enorme importanza per lo studio delle specie animali e dei loro modi di interagire. Ecco le parole di  Yossi Yovel, responsabile dello studio.

Ciò che abbiamo scoperto è una certa differenza nell’intonazione che caratterizza i diversi argomenti, ma non si può affermare che ad esempio un suono alto corrisponde ad un corteggiamento e uno basso al bisogno di cibo. Abbiamo però dimostrato che una grande varietà di vocalizzi dei pipistrelli che prima si pensavano avere tutti lo stesso significato, del tipo “Fammi uscire da qui!”, in realtà contengono un’enorme mole di informazioni.

Fonte: Nature • Via: The Guardian • Notizie su: