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Intelligenza Artificiale per parlare con le balene: scienziati al lavoro

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Un team interdisciplinare di scienziati ha lanciato un progetto con l’obiettivo di decodificare il linguaggio dei capodogli per comunicare con essi.

 

L’iniziativa si chiama Progetto CETI (Cetacean Translation Initiative), e il suo obiettivo è quello di utilizzare l’Intelligenza Artificiale al fine di comprendere il linguaggio delle balene. Più specificamente, il team vuole decodificare i suoni di clic che i capodogli usano per comunicare tra loro, noti anche come «codas».

 

Per riuscirci, i ricercatori hanno in programma di sfruttare il Natural-language processing (NLP), un sottocampo dell’Intelligenza Artificiale incentrato sull’elaborazione del linguaggio scritto e parlato.

 

Il team ha già applicato le registrazioni di questi segnali sonori emessi dal capodoglio a un algoritmo di NLP, con risultati promettenti.

 

«Sembrano funzionare molto bene, almeno con alcuni compiti relativamente semplici», ha detto Michael Bronstein, a capo del machine learning per Project CETI, a proposito delle «codas», alla rivista Hakai.

 

Per quanto sorprendenti siano gli obiettivi dei team, c’è un enorme ostacolo: hanno bisogno di dati, di moltissimi dati, scrive Futurism

 

In effetti, il primo obiettivo del progetto CETI è quello di raccogliere quattro miliardi di questi suoni dei capodogli. Il team attualmente prevede di sviluppare la ricerca esistente del Dominica Sperm Whale Project, che ha raccolto meno di 100.000 «codas. Per fare un confronto, GPT-3, il noto modello di linguaggio predittivo di apprendimento profondo, è stato concepito utilizzando circa 175 miliardi di parole, sempre secondo il magazine specializzato.

 

I ricercatori dovranno anche contestualizzare tutte le «codas». Dopotutto, le parole senza contesto non offrono alcun significato. E questo richiederà anni di ricerca negli habitat naturali dei capodogli. 

 

 

 

Immagine di di arvalis via Deviantart pubblicata su licenza Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported (CC BY-NC-ND 3.0)

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