En un estudio se describe como un grupo de investigadores internacionales utilizó por primera vez un sistema de aprendizaje artificial para analizar 2 mil aullidos de lobos. Estos incluyen aullidos tanto de lobos salvajes como de lobos domésticos, así como aullidos de sus subespecies alrededor mundo.
‘En lugar de escucharlos y decir ‘éste suena de tal o cual manera’, queríamos eliminar este tipo análisis subjetivo’, explicó Arik Kershenbaum, miembro del departamento de Zoología de la Universidad de Cambridge y autor principal del estudio. ‘Utilizamos técnicas matemáticas, en primer lugar para clasificar a los lobos, y en segundo lugar para darles un representación matemática objetiva’.
Las técnicas del sistema de aprendizaje automático ayudaron a los investigadores a clasificar las 2 mil grabaciones en 21 tipos de aullido con base en su entonación y en la fluctuación de sus ondas sonoras, a las cuales nombraron ‘dialectos de aullido’. Posteriormente, utilizaron modelos matemáticos para averiguar patrones que las diferentes especies utilizaban en sus aullidos.
‘Descubrimos diferencias uniformes en la manera en que estos animales utilizan sus distintas formas de aullar’, dijo Kershenbaum. ‘Los lobos polares usan aullidos más largos, mientras otras especies más pequeñas suelen ladrar mucho más y dar aullidos más modulados’.
En este momento, los investigadores están llevando a cabo un proyecto en el parque nacional de Yellowstone en Estados Unidos, que consiste en utilizar tecnología basada en la tirangulación para detectar lugares precisos y grabar aullidos. Esperan que en el futuro sea posible detectar dónde se encuentran ciertas especies por medio de sus aullidos y así diseñar métodos adecuados para su conservación. Tambien admiten que estudiar a los lobos en su entorno natural es muy difícil debido a su carácter esquivo.
