Los científicos descifran el canto de los pájaros

Uno de los grandes desafíos de la neurociencia es explicar cómo las colecciones de circuitos neuronales producen secuencias complejas de señales que dan como resultado comportamientos como la comunicación animal, el canto de los pájaros y el habla humana.

Entre los modelos mejor estudiados en esta zona se encuentran aves como los pinzones cebra. Estos entusiastas cantantes producen canciones que constan de secuencias de sílabas largas pero relativamente simples. Estas secuencias han sido bien estudiadas y sus propiedades estadísticas calculadas.

Resulta que estas propiedades estadísticas se pueden reproducir con precisión utilizando un tipo de simulación llamado modelo de Markov en el que cada sílaba se piensa como un estado del sistema y cuya aparición en una canción depende únicamente de las propiedades estadísticas de la sílaba anterior. Tal modelo implica que existe un mapeo uno a uno entre cada sílaba y el circuito neuronal que la genera.

Pero otras aves producen cantos más complejos y estos son más difíciles de explicar. Uno de ellos es el pinzón bengalí, cuyas canciones varían en formas aparentemente impredecibles y no se pueden explicar con un simple modelo de Markov. La forma en que el pinzón bengalí genera su canto es un misterio.

Hasta ahora. Por una extraña coincidencia, esta semana aparecen dos artículos en el arXiv que presentan explicaciones similares sobre la habilidad del pinzón bengalí. Un equipo está dirigido por Kentaro Katahira en la Universidad de Tokio y el otro por Dezhe Jin en la Universidad Estatal de Pensilvania. Ambos grupos dicen que han descifrado los secretos estadísticos del canto del pinzón bengalí y han desarrollado modelos que pueden reproducirlo.

La primera parte de su trabajo consistió en encerrar a los pinzones bengalíes en habitaciones insonorizadas y grabar sus canciones durante unos días.

A continuación, encerraron a un postdoctorado pobre en una habitación hasta que anotó manualmente cada sílaba grabada. Luego se resolvieron las propiedades estadísticas del canto de los pájaros: cómo cada sílaba depende no solo de la sílaba anterior, sino también de las diversas notas anteriores.

Con las estadísticas reveladas, la tarea final fue encontrar alguna forma de reproducirlas.

Ambos equipos han creado modelos que tienen una diferencia crucial con los modelos estándar de Markov. En lugar del simple mapeo uno a uno entre la sílaba y el circuito que explica el canto del pinzón cebra, dicen que en los pinzones bengalíes hay un mapeo de muchos a uno, lo que significa que una sílaba determinada puede ser producida por varios circuitos neuronales. Por eso las estadísticas son mucho más complejas, dicen.

Este tipo de modelo se denomina modelo de Markov oculto porque las cosas que impulsan la parte observable del sistema, la canción, permanecen ocultas. Y puede reproducir todo tipo de características previamente misteriosas del canto del pinzón bengalí, como el patrón de secuencias repetidas, la probabilidad de observar una sílaba determinada en un paso dado desde el principio y la distribución de N-gramas o secuencias de n sílabas.

Ese es un resultado significativo. Significa que los científicos finalmente han decodificado el complejo canto de los pájaros por primera vez.

La pregunta ahora es cómo extender el resultado para describir las propiedades estadísticas de otros comportamientos animales más complejos. Los candidatos obvios incluyen el canto de las ballenas y la vocalización de los delfines. Más allá de eso, las estadísticas del habla humana representan un desafío tentador.

Refs:

arxiv.org/abs/1011.2998 : Un modelo estadístico compacto de la sintaxis de la canción en Fifinch bengalí

arxiv.org/abs/1011.2575 : Las complejas reglas de secuenciación del canto de los pájaros se pueden explicar mediante simples procesos ocultos de Markov

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