leone

Il ruggito di un leone è uno dei suoni più attraenti della natura. Un team di scienziati dell’Università di Oxford ha scoperto modi precisi per identificare il ruggito di ogni leone attraverso l’intelligenza artificiale. Il team di ricercatori hanno sviluppato un dispositivo che registra i dati audio e di movimento. Questo dispositivo consente agli scienziati di associare in modo sicuro ogni ruggito al leone corretto, facendo riferimenti incrociati ai dati audio e di movimento attraverso grandi serie di registrazioni del ruggito.

Dopo aver raccolto vari dati, gli scienziati hanno addestrato un algoritmo di riconoscimento del modello per “apprendere” i ruggiti di ogni animale e poi lo hanno testato in sequenze senza precedenti per determinare se la forma del contorno nel suo insieme è una caratteristica distintiva.

 

La ricerca

I risultati hanno mostrato che è possibile classificare i ruggiti in base all’identità individuale con una precisione del 91,5%. Secondo l’articolo scientifico, recentemente pubblicato su Bioacoustics, la forma generale della frequenza fondamentale (f0) del contorno del ruggito polmonare è coerente con i singoli ruggiti e sufficientemente diversa dagli altri individui per consentire un’accurata classificazione dell’identità individuale.

Questa scoperta rivela un possibile meccanismo per il riconoscimento vocale individuale tra i leoni africani. Gli scienziati sottolineano che gli animali possono essere in grado di apprendere sottili variazioni nella frequenza fondamentale dei ruggiti di altri leoni e quindi associare le variazioni alle identità individuali.

Il numero di leoni africani sta diminuendo e lo sviluppo di strumenti economici per monitorare e proteggere le popolazioni è una priorità per la conservazione. La capacità di valutare a distanza il numero di leoni ruggenti in una popolazione può rivoluzionare il modo in cui vengono valutate le popolazioni di leoni“, ha affermato lo scienziato Andrew Loveridge. “Essere in grado di distinguere accuratamente tra singoli ruggiti utilizzando algoritmi può facilitare lo sviluppo di tecniche alternative per valutare la densità di popolazione e monitorare i movimenti individuali nel paesaggio“, ha concluso.

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