Google a lancé un partenariat notable avec le Wild Dolphin Project (WDP) et chercheurs de Georgia Tech, appliquant ses capacités d’intelligence artificielle au casse-tête de longue date de la communication Dolphin. La collaboration introduit Dolphingemma , un modèle d’IA conçu pour analyser des décennies de données acoustiques recueillies à partir de dolphins sauvages. Le système utilise des téléphones Google Pixel pour l’analyse du champ, visant à identifier les modèles au sein des vocalisations des dauphins et potentiellement ouvrir la voie à des formes de base d’interaction entre les espèces.
co-écrit par le fondateur du WDP, le Dr Denise Herzing et Google DeepMind/Georgia Tech Professor Dr. Thad Starner, l’annonce met en évidence L’utilisation de l’utilisation de WDP de WDP. Depuis 1985, le WDP a mené des recherches sous-marines sur une communauté spécifique de dauphins tachetés de l’Atlantique aux Bahamas, enregistrant méticuleusement les enregistrements audio et vidéo aux côtés des observations comportementales à travers les générations.
Ce contexte historique profond permet aux chercheurs de relier des sons spécifiques à des comportements-par exemple, la baisse des holdèmes de signature pour les contacts individuels (comme les mères et les calculs mères), la répartition des whistles individuels (comme les mères et les calculs des mères), la répartition des espèces individuelles pour les contacts individuels (comme les mères et les calculs des mères), la répartition des espèces individuelles pour les contacts individuels (comme les mères et les calculs mères), les échantillons de la caractéristique pour les hydravions individuels (comme les mères et les calculs meurtri Les «squawks» ont souvent entendu pendant les combats, ou cliquer sur «bourdonnent» associé à la parade nuptiale ou à la poursuite des requins. Pourtant, la compréhension pleinement de la structure et de la signification potentielle reste un défi considérable. Comme Herzing l’a noté dans les commentaires partagés avec ars technica ,”Nous ne savons pas si les animaux ont des mots. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/04/wild-dolphin-project-dolphingemma-fficial.jpg”>
décodage des sons de Dolphin avec des structures de SI
Le modèle est basé sur le Gemma Architecture-une famille de modèles d’IA relativement légers, souvent ouverts, distincts de la série Gemini Gemini plus grande de la société. Il utilise la technologie SoundStream de Google, un codec audio neuronal efficace probablement utilisé pour convertir les sons de dauphin complexes à haute fréquence en un format de jetons adaptés à un traitement d’IA.
avec environ 400 millions de paramètres de taille modeste et facilitant les opérations sur les visages, les modèles de langage à l’apprenti texte. Cette analyse de modèle pourrait aider les chercheurs à repérer les régularités non reconnues auparavant dans la communication des dauphins.
Le projet s’intègre également avec et vise à améliorer le CHAT (CETACEAN AUDIDING TELLEMERNE Télétrante) Interface informatique développée précédemment par WDP et Georgia Tech. Les expériences de chat impliquent l’association de sifflets synthétiques de nouveau-nouveau joués par des chercheurs à des objets spécifiques (comme des écharpes ou des sargasses), testant si les dauphins apprennent à imiter les sons pour faire des demandes.
Dolphingemma, exécutant localement sur le pixel 6 et les téléphones Pixel 9 planifiés abrités dans le dossier de discussion, pour acquérir le réel de la reconnaissance du temps de la tenue de discussion, contre le fond de la mime de discussion, contre le fond de la tenue de discussion, contre le fond de la tension de la quincine de la mime de dos, de la quincins de la quincine de potentiel de la quincins de la quincins de la quincine de potentiel de Dolphin Mimin Mimin Agard pour accélérer la reconnaissance réelle de la reconnaissance du temps de la quincine de discussion, contre le fond de la mime de discussion, contre le fond du dossier de la mime de dos, les plans de dos Permettre aux chercheurs de réagir plus rapidement pour renforcer tout apprentissage observé.
AI pour le contexte scientifique
Dolphingemma rejoint un portefeuille de projets Google DeepMind appliquant l’IA à divers problèmes scientifiques. AlphaFold, son système d’IA réputé pour prédire avec précision les structures protéiques, est largement utilisé par les chercheurs et a contribué à un prix Nobel de chimie en 2024 pour DeepMind, le PDG Demis Hassabis et le chercheur principal John Jumper.
Plus récemment, le 19 février 2025, Google a détaillé son co-scientig littérature. Plus tôt, en octobre 2024, Hassabis avait parlé du rôle potentiel de l’IA dans la planification et la prévision des résultats expérimentaux. DeepMind a également démontré des capacités de raisonnement avancées avec des modèles comme Alphageometry2, qui combine des réseaux de neurones avec une logique symbolique pour résoudre les problèmes de géométrie complexes à un niveau d’élite.
La question de l’ouverture
pour les autres espèces de cétacés. Cet engagement envers l’ouverture est intéressant lorsqu’il est considéré contre les tendances récentes.
Les rapports récents suggèrent que DeepMind restreint de plus en plus la publication de recherche liée à des technologies concurrentielles de base comme les Gémeaux, citant des pressions concurrentielles. Les exemples donnés comprenaient la nature propriétaire des modèles de robotique Gemini et la non-libération de l’alphageométrie2.
L’histoire de la libération d’Alphafold 3 fournit également un contexte pertinent. Initialement lancé en mai 2024 avec un accès limité à une interface Web, un recul significatif de la communauté de recherche a précédé l’éventuelle source ouverte du code en novembre 2024. Cependant, cette version relève d’une licence non commerciale et de l’accès au Crucial Le modèle de la Fondation de la GEM est toujours une application . Parmi les modèles d’IA, que Google se positionne comme plus ouverts (similaire à la boîte à outils TXGEMMA ouvertement libérée de mars), pourrait expliquer sa trajectoire de libération différente par rapport aux Gémeaux de base ou des modèles spécialisés comme Alphageométrie2. Néanmoins, les spécificités de la version Dolphingemma cet été seront surveillées de près.
Les défis et les travaux futurs
tandis que les systèmes d’IA comme Dolphingemma fournissent des outils puissants pour recouvrir l’expertise humaine pour la vaillance et l’interprétation. Tous les modèles ou hypothèses structurelles générés par l’IA doivent être rigoureusement vérifiés par rapport aux observations et potentiellement testés à travers d’autres expériences.
L’approche observationnelle à long terme du WDP reste centrale, l’IA servant d’accélérateur analytique. La prochaine saison sur le terrain de l’été 2025, déploiement du système de chat amélioré avec Dolphingemmma sur les téléphones Pixel 9, sera le premier test du monde réel de cette nouvelle approche assistée par l’IA pour écouter dans la vie sociale complexe des Dolphins.
