Durante décadas, los científicos han intentado desentrañar los secretos de la comunicación de los cachalotes, una de las especies marinas más enigmáticas. Estos cetáceos, conocidos por sus distintivos sonidos de clics, han intrigado a los investigadores por la posibilidad de que su "canto" o "codas" contengan un lenguaje complejo. Un equipo de biólogos marinos, en colaboración con expertos en inteligencia artificial, ha identificado un "alfabeto fonético" en los sonidos que producen estos animales, un hallazgo que podría cambiar la manera en que entendemos la comunicación en los océanos.
Este avance, liderado por el Proyecto CETI (Iniciativa de Traducción de Cetáceos), ha revelado que utilizan patrones de clics altamente estructurados que podrían funcionar como una forma de lenguaje. Los investigadores han logrado registrar 156 combinaciones de sonidos diferentes, lo que sugiere que esta especie no solo emiten sonidos de manera aleatoria, sino que siguen un código con variaciones en ritmo y tempo, como el rubato, un concepto musical que se aplica ahora a la comunicación marina.
Desde 2005, científicos como Shane Gero, de la Universidad de Carleton, han estudiado a un grupo de 400 cachalotes cerca de Dominica, utilizando micrófonos submarinos para captar sus misteriosos sonidos. A diferencia de otras especies de ballenas, los cachalotes no emiten melodías largas y complejas, sino que producen clics que se asemejan al código Morse. Estos clics, conocidos como codas, suelen ocurrir en grupos de entre tres y cuarenta pulsos, y los cetáceos los utilizan mientras nadan en conjunto, lo que sugiere un posible intento de comunicación social.
Herramientas de inteligencia artificial, se están utilizando para analizar y descifrar los sonidos de los cetáceos. Foto: Amanda Cotton/NatGeo
El descubrimiento de que las codas se agrupan en tipos, como el patrón 1+1+3 (dos clics separados por una pausa, seguidos de tres rápidos), ha sido fundamental para comprender su posible significado. Este tipo de sonido parece tener una función de cohesión dentro del grupo, ya que los cachalotes a menudo responden de inmediato cuando otro miembro emite una coda.
El Proyecto CETI ha revolucionado el estudio de los cachalotes al utilizar herramientas avanzadas de inteligencia artificial para analizar sus cantos. Filántropos han apoyado este proyecto, que tiene como objetivo traducir el lenguaje de estos gigantes marinos. Pratyusha Sharma, estudiante de posgrado del MIT, ideó un nuevo sistema visual para representar las codas en un formato más comprensible. Esta visualización reveló que los cachalotes alteran el tiempo entre los clics, creando un patrón musical conocido como rubato.
Los cachalotes modifican el ritmo y añaden clics adicionales a sus codas, lo que indica que estas variaciones podrían tener un significado social o jerárquico. Foto: Stephane Granzotto/NatGeo
Además del rubato, se observó un fenómeno llamado "ornamentación", en el que los cachalotes añaden un clic extra al final de una coda. Esta ornamentación parece ser más frecuente en los individuos que lideran los grupos, lo que indica que podría tener un significado jerárquico o social. En total, los investigadores identificaron más de 150 variaciones de codas, lo que indica una riqueza comunicativa mucho mayor de lo que se pensaba.
A pesar de los sorprendentes hallazgos, la pregunta sigue abierta: ¿se trata de un lenguaje complejo similar al humano o estamos más cerca de entenderlo como una forma de música? Taylor Hersh, bioacústico de la Universidad Estatal de Oregón, sugiere que los cachalotes podrían estar utilizando su alfabeto para reforzar sus lazos sociales, de manera similar a cómo los humanos utilizamos la música para generar conexiones emocionales.
Por otro lado, Jacob Andreas, del MIT, confía en que el desarrollo de la inteligencia artificial permitirá descifrar más aspectos de este alfabeto marino, con la esperanza de que pronto podamos comprender mejor el significado detrás de las codas. A través de micrófonos instalados en el Caribe, los investigadores continúan recopilando datos para afinar sus modelos de aprendizaje automático, con el objetivo final de interpretar estos sonidos y, quizás, algún día, comunicar con los cetáceos en su propio idioma.