A inteligência artificial revela a complexidade do simples canto dos pássaros

Para o ouvido humano, as canções de todos os tentilhões-zebra machos soam quase iguais. Mas diante do refrão dessa canção simples, as fêmeas podem escolher o intérprete que canta mais lindamente.

Encontrados na Austrália, os tentilhões-zebra normalmente acasalam monogamicamente durante toda a vida – tornando esta uma decisão de alto risco para as fêmeas. O tentilhão-zebra está entre cerca de um terço dos pássaros canoros que aprende uma única canção de seus pais no início da vida e a canta repetidas vezes, levantando a questão de como as fêmeas das aves canoras se diferenciam na escolha do parceiro.

Ouça a música do tentilhão-zebra macho:

Os cientistas acreditam A maioria dos pássaros canoros machos evoluiu para cantar uma variedade de canções para demonstrar sua aptidão. Segundo essa teoria, pássaros canoros mais aptos teriam mais tempo e energia para trabalhar sua técnica vocal, atraindo as fêmeas com seu repertório vocal diversificado.

Uma nova pesquisa usando aprendizado de máquina mostra que os pássaros podem se limitar a uma nota, mas a maneira como cantam faz uma grande diferença. Publicado quarta-feira na revista NatureO estudo revelou a complexidade do canto de uma única zebra e o que as aves canoras fêmeas podem ouvir em cantos que parecem “simples” para potenciais parceiros.

Quando os pesquisadores analisam os sons dos pássaros, muitas vezes não os ouvem, mas sim os espectrogramas, que são visualizações de arquivos sonoros.

“Então eu juntei isto: ‘Ei, o que os humanos estão fazendo é olhar as imagens desses arquivos de áudio.’” “Podemos usar o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo para fazer isso?”

Allam, em colaboração com Todd Roberts, professor associado do Southwestern Medical Center da Universidade do Texas, e outro colega, usou o aprendizado de máquina para analisar centenas de milhares de cantos do tentilhão-zebra para ver como eles diferiam entre si e quais diferenças eram mais atraentes para aves canoras fêmeas. .

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Os pesquisadores encontraram uma métrica que parece atrair a atenção feminina: a prevalência de sílabas em uma música. As fêmeas parecem preferir “caminhos” mais longos entre os segmentos. Isso não é algo que os humanos possam descobrir facilmente ouvindo músicas ou olhando espectrogramas, mas com base em como esses algoritmos mapearam os clipes, os pesquisadores conseguiram ver isso de uma nova maneira.

Para testar a sua hipótese, os investigadores devolveram os resultados às aves.

Eles geraram cantos artificiais de pássaros para ver se as fêmeas preferiam aqueles com um caminho mais longo, e o fizeram, sugerindo que o público-alvo dos pássaros seguiu o mesmo padrão que os computadores dos pesquisadores.

Ouça e veja se você consegue diferenciar o canto artificial de um tentilhão e suas sílabas:

Allam e seus colegas também descobriram que pássaros menores têm dificuldade em aprender padrões de canto de longa distância em comparação com pássaros mais curtos, sugerindo que pássaros mais aptos serão mais capazes de aprendê-los, disseram os pesquisadores.

Os segredos ocultos do simples canto dos pássaros

As descobertas do estudo são consistentes com o que foi demonstrado em outras espécies: quanto mais complexo ou difícil o canto, mais atraente ele é para as aves fêmeas.

“Muitos sinais na comunicação animal pretendem ser um sinal honesto de alguma característica básica”, disse Kate Snyder, investigadora da Vanderbilt que não esteve envolvida no novo artigo.

Por exemplo, disse ela, se você olhar para os pavões, verá que pássaros machos com caudas mais longas e mais bonitas são melhores para atrair parceiras. Manter uma cauda como essa é caro para um pássaro – então ele precisa ser bom em encontrar comida e sobreviver em seu ambiente para ter tempo para se dedicar a manter sua cauda bonita.

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“Aprender exige muito tempo, energia e espaço cerebral”, disse Snyder. Somente os pássaros machos mais aptos terão tempo e energia para se dedicar ao aprendizado do canto.

Entre os pardais, esta acção tem sido difícil de detectar – até agora.

“Achamos que esse repertório de músicas únicas poderia ser um comportamento simples”, disse Roberts. “Mas o que estamos vendo é que pode ser mais complexo do que imaginávamos anteriormente.”

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