Gli scienziati decodificano il canto degli uccelli

Una delle grandi sfide delle neuroscienze è spiegare come le raccolte di circuiti neurali producono le complesse sequenze di segnali che determinano comportamenti come la comunicazione animale, il canto degli uccelli e il linguaggio umano.

Tra i modelli più studiati in quest'area ci sono uccelli come il diamante mandarino. Questi cantanti entusiasti producono canzoni che consistono in sequenze di sillabe lunghe ma relativamente semplici. Queste sequenze sono state ben studiate e le loro proprietà statistiche calcolate.

Si scopre che queste proprietà statistiche possono essere riprodotte accuratamente usando un tipo di simulazione chiamato modello di Markov in cui ogni sillaba è pensata come uno stato del sistema e la cui apparizione in una canzone dipende solo dalle proprietà statistiche della sillaba precedente. Tale modello implica che esiste una mappatura uno a uno tra ogni sillaba e il circuito neurale che la genera.

Ma altri uccelli producono canti più complessi e questi sono più difficili da spiegare. Uno di questi è il fringuello bengalese le cui canzoni variano in modi apparentemente imprevedibili e non possono essere spiegate con un semplice modello di Markov. Il modo in cui il fringuello bengalese genera il suo canto è un mistero.

Finora. Per una strana coincidenza, questa settimana su arXiv sono apparsi due articoli che forniscono spiegazioni simili per l'abilità del fringuello bengalese. Una squadra è guidata da Kentaro Katahira dell'Università di Tokyo e l'altra da Dezhe Jin della Pennsylvania State University. Entrambi i gruppi affermano di aver decodificato i segreti statistici del canto dei fringuelli bengalese e di aver sviluppato modelli in grado di riprodurlo.

La prima parte del loro lavoro consisteva nel rinchiudere i fringuelli bengalesi in stanze insonorizzate e nel registrare le loro canzoni per alcuni giorni.

Successivamente, hanno bloccato alcuni poveri postdoc in una stanza finché lui o lei non hanno annotato manualmente ogni sillaba registrata. Quindi sono state elaborate le proprietà statistiche del canto degli uccelli: come ogni sillaba dipende non solo dalla sillaba precedente ma anche dalle varie note precedenti.

Con le statistiche rivelate, il compito finale era trovare un modo per riprodurle.

Entrambi i team hanno escogitato modelli che hanno una differenza cruciale rispetto ai modelli Markov standard. Invece della semplice mappatura uno a uno tra sillaba e circuito che spiega il canto del diamante mandarino, dicono che nei fringuelli bengalesi esiste una mappatura molti a uno, il che significa che una data sillaba può essere prodotta da diversi circuiti neurali. Ecco perché le statistiche sono molto più complesse, dicono.

Questo tipo di modello è chiamato modello di Markov nascosto perché le cose che guidano la parte osservabile del sistema, la canzone, rimangono nascoste. E può riprodurre tutti i tipi di caratteristiche precedentemente misteriose del canto del fringuello bengalese come lo schema delle sequenze ripetute, la probabilità di osservare una data sillaba a un dato passo dall'inizio e la distribuzione di N-grammi o sequenze di n sillabe.

Questo è un risultato significativo. Significa che gli scienziati hanno finalmente decodificato per la prima volta il complesso canto degli uccelli.

La domanda ora è come estendere il risultato per descrivere le proprietà statistiche di altri comportamenti animali più complessi. I candidati ovvi includono il canto delle balene e la vocalizzazione dei delfini. Oltre a ciò, le statistiche del linguaggio umano rappresentano una sfida allettante.

Rif.:

arxiv.org/abs/1011.2998 : Un modello statistico compatto della sintassi della canzone in Bengalese Ffinch

arxiv.org/abs/1011.2575 : Le complesse regole di sequenza del canto degli uccelli possono essere spiegate da semplici processi di Markov nascosti

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