Dos físicos de la Universidad de Buenos Aires desarrollaron un modelo computacional que reproduce el canto de un pájaro. El trabajo acerca la posibilidad de entender problemas relacionados con el aprendizaje y la producción de la voz humana.

Todos sabemos que la capacidad de aprender no es patrimonio exclusivo del hombre, sino más bien una compleja solución evolutiva que muchos seres vivos vinieron construyendo a lo largo de su historia. Por ejemplo, de las nueve mil especies de aves conocidas, unas cuatro mil son capaces de cantar, y su canto es un comportamiento adquirido a través del aprendizaje.

Este sutil proceso está muy relacionado con la adquisición del habla en los seres humanos, y es por ello que, actualmente, se realizan intensos estudios con el objeto de entender los mecanismos que lo hacen posible.

Al respecto, Rodrigo Laje y Gabriel Mindlin, dos físicos de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, lograron desarrollar un modelo computacional que reproduce el canto de un pájaro, sintetizando parte del conocimiento existente e identificando los mecanismos fundamentales involucrados en la producción de esta particular secuencia de sonidos.

Cómo se hizo

Basados en detallados estudios experimentales realizados por otros científicos, el primer paso dado por los autores fue construir un modelo físico del órgano vocal de las aves, la siringe. Para ello tuvieron que analizar cómo se generan las ondas de presión en las membranas fonadoras, investigar la propagación del sonido teniendo en cuenta el rebote de las ondas en el tracto vocal y formalizar todo esto en expresiones matemáticas que describieran adecuadamente la dinámica del sistema.

Este trabajo permitió revelar que una gran variedad de elementos presentes en el canto de un pájaro puede ser generada a partir de pequeños cambios en dos parámetros motores: la presión bronquial y la tensión del tejido muscular que compone la siringe. Más aún, la producción de un canto complejo y extenso, en donde aparecen sonidos repetitivos, es en realidad controlado por una sola variable: el desfasaje entre los ciclos de los dos parámetros motores mencionados.

La "arquitectura" cerebral

Puesto que el canto está constituido por una amplia variedad de sonidos, el siguiente paso consistió en preguntarse cómo emerge de la arquitectura cerebral de un ave la precisa secuencia de diferencias de fase que controlan a la siringe para producir toda la belleza y la riqueza de significados involucrados en su canto.

Una vez más, estudios realizados con el objeto de identificar la localización y las funciones de las diferentes áreas del cerebro de las aves han revelado el recorrido neuronal básico que permite el control del canto. Basados en estos trabajos, Laje y Mindlin propusieron un modelo de estructura neuronal que, al recibir órdenes del centro vocal superior del cerebro de las aves, responde enviando señales hacia las neuronas motoras responsables de activar los músculos de la siringe y de controlar la respiración.

En esencia, el modelo describe la actividad de una subpoblación de neuronas localizada en uno de los mayores núcleos neuronales del recorrido motor vocal, el núcleo robusto del archistriatum (RA). Es aquí donde se genera el desfasaje entre las señales dirigidas hacia las neuronas motoras vocales y respiratorias, factor que determina las principales características del canto.

Es importante destacar que en el control del canto de los pájaros intervienen conjuntos de neuronas denominados núcleos y axones, que se proyectan en otros núcleos formando un circuito o recorrido por donde viajan señales en forma de instrucciones eléctricas. En el núcleo RA, además de las neuronas que excitan a los centros motores, existen interneuronas inhibitorias que se proyectan extensamente. Se cree que estas últimas son las responsables de crear los patrones de actividad y de pausa característicos del RA durante el canto.

El modelo artificial

A partir de esta descripción, los investigadores propusieron como modelo una subpoblación de tres conjuntos de neuronas, dos de los cuales contienen neuronas excitatorias y el tercero neuronas inhibitorias. Los conjuntos excitatorios controlan, a través de las neuronas motoras, los músculos de la siringe y los respiratorios. El núcleo inhibitorio, al ser de largo alcance, es el que interconecta a los núcleos excitatorios que no están conectados directamente entre sí. A su vez, cada uno de estos núcleos recibe señales provenientes del centro vocal superior. Todo esto, descripto aquí en palabras, se sintetiza en ecuaciones dinámicas que dan cuenta de la actividad en cada uno de los núcleos en base a las interconexiones y a los estímulos que reciben. Resolviendo estas ecuaciones se obtienen las señales neuronales que, al ser integradas en el modelo físico de la siringe, permiten computar la onda de presión del sonido asociada al canto, dando lugar a la producción de trinos y gorjeos de origen artificial.

Valor científico del trabajo

Para comprobar y mostrar la validez de los modelos desarrollados, los investigadores reprodujeron artificialmente el canto de un ave californiana -el gorrión de corona blanca, pariente del chingolo argentino. Es interesante destacar que este bellísimo trabajo, que logra sintetizar el esfuerzo de muchos científicos en diversas áreas, también tiene la particularidad de mostrar cómo emergen comportamientos complejos a partir de la dinámica de mecanismos relativamente simples.

Como siempre ocurre, la incorporación de nuevos conocimientos en el andamiaje de lo ya existente abre caminos, plantea interrogantes y produce desafíos. Probablemente, la próxima etapa en estos estudios será la construcción de un modelo computacional de mayor complejidad que tenga la capacidad de oír y de aprender nuevos cantos. Esto, sin dudas, nos acercará aún más a la posibilidad de entender problemas relacionados con el aprendizaje y la producción de la voz en los seres humanos.

Fuente: "Divulgón - Selección de contenidos científicos"; 2003 . publicación electrónica coordinada por investigadores de unidades académicas de la Universidad Nacional de Rosario. Adaptación: Lic. Enrique A. Rabe -Area de Comunicación Social del Ceride-.

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publicado el 7 de febrero de 2004