La IA ayuda a descifrar lo que «dicen» las manadas de elefantes
Cuando varios elefantes «conversan» a la vez, sus voces forman una señal colectiva que conserva información sobre lo que está haciendo el grupo. La inteligencia artificial ha encontrado en 902 grabaciones de estos proboscidios pistas que permiten distinguir saludos, llamadas para reencontrarse e intentos de organizar la marcha.
Por Enrique Coperías, periodista científico
La IA identifica señales de saludo y coordinación en las voces superpuestas de los elefantes. Foto de Ana Frantz en Unsplash
Nastya lleva más de una hora llamando a su familia. La joven elefanta se ha separado del grupo en una sabana protegida de Kenia y emite sus llamadas hasta que encuentra a su madre. Ambas intercambian suaves sonidos graves y regresan juntas a la manada.
La escena, recogida por la revista Scientific Reports, muestra una de las funciones de la voz en la vida de estos animales: mantener el contacto. Pero la conversación se complica cuando varios barritos, bramido, resoplidos y otros sonidos se superponen dentro de la manada. Para un observador humano, el resultado puede parecer un batiburrillo acústico imposible de descifrar.
Pero ese cóctel de voves conserva información sobre la situación social. Las llamadas colectivas presentan características que permiten distinguir diferentes actividades del grupo. Además, en algunos intercambios, las voces tienden a parecerse cada vez más.
La investigación, encabezada por Louis Mahon y supervisada por Sara Keen y Joyce Poole, reúne a especialistas del Earth Species Project, del ElephantVoices y del Amboseli Trust for Elephants. Su aportación consiste en estudiar una parte de la comunicación animal que suele quedar fuera de los análisis: las voces que se superponen.
Cómo se comunican los elefantes mediante sonidos graves
Los protagonistas del estudio son los elefantes africanos de sabana, Loxodonta africana. Aunque sus barritos son muy conocidos, la vocalización más habitual es el rumble: un retumbeo profundo que contiene frecuencias inferiores al umbral de audición humano.
Los retumbeos de elefante son llamadas de baja frecuencia que pueden transmitir información sobre el emisor y el contexto social. Sus características varían con factores como la identidad, la edad y el estado emocional del animal.
Estas llamadas aparecen tanto de manera aislada como en intercambios donde varias voces se solapan. Según los antecedentes recogidos en el artículo, alrededor del 60 % de los retumbos se producen en coros de dos o más emisores.
Esa superposición plantea un problema parecido al de seguir una conversación en una fiesta concurrida. Los investigadores suelen seleccionar sonidos individuales, más fáciles de medir. Pero esa selección puede dejar fuera información relevante para animales que necesitan organizar desplazamientos, mantener relaciones y reencontrarse con sus familiares.
Cómo utilizó el equipo la inteligencia artificial
Para profunfidizar en la materia, el equipo analizó 902 grabaciones obtenidas en el parque nacional de Amboseli, en Kenia, entre 1986 y 2022. El archivo combina llamadas individuales y coros, algunos con hasta dieciocho retumbeos.
Los análisis se limitaron a hembras adultas. Las crías y los machos producen vocalizaciones con características diferentes que podían dificultar las comparaciones. Esta selección también delimita el alcance de los resultados: el estudio no representa por igual a todos los integrantes de una manada.
Cada grabación estaba acompañada de observaciones sobre los animales presentes y su comportamiento. El equipo distinguió seis contextos, entre ellos recuperar el contacto con familiares separados, iniciar un desplazamiento, saludar tras un reencuentro y tranquilizar a una cría.
Después extrajo características acústicas y entrenó modelos de aprendizaje automático, una técnica que identifica regularidades a partir de ejemplos. En este caso, los ejemplos eran sonidos asociados a situaciones previamente identificadas por los observadores.
Representación visual de llamadas individuales y superpuestas de elefantes en distintos contextos sociales. El eje vertical muestra la frecuencia del sonido y el horizontal, el tiempo. Cortesía: Mahon y colaboradores / Scientific Reports.
Los coros conservan patrones de las llamadas individuales
La prueba más reveladora consistió en entrenar los modelos con retumbos aislados y aplicarlos después a coros. Su rendimiento superó lo esperable por azar.
Esto indica que las llamadas individuales y colectivas comparten características relacionadas con el contexto. Cuando varias elefantas intervienen simultáneamente, la mezcla mantiene parte de esa información.
«Las señales superpuestas de múltiples emisores preservan información específica del contexto», escriben los autores en Scientific Reports.
Algunas voces se hacen más parecidas durante el intercambio
El equipo también encontró indicios de convergencia acústica: las características de las vocalizaciones tendían a aproximarse conforme avanzaba la interacción.
La tendencia apareció en llamadas de contacto, saludos de reencuentro e intercambios cadenciosos, asociados a la coordinación de actividades. La evidencia tuvo distinta solidez según el análisis, y otros tres contextos no mostraron esa convergencia.
Los investigadores proponen que ajustar la voz podría facilitar la coordinación colectiva. Sin embargo, falta comprobar cómo responden quienes escuchan. La semejanza entre sonidos, por sí sola, no demuestra que los animales hayan alcanzado un acuerdo sobre dónde ir.
Nombres, diferencias vocales y gestos: otros estudios relacionados
La comunicación de los elefantes combina información sobre quién interviene, a quién se dirige y qué está ocurriendo. Varias investigaciones recientes ayudan a situar el nuevo hallazgo.
En junio de 2024, Michael Pardo, de la Universidad Estatal de Colorado, y sus colaboradores publicaron en Nature Ecology & Evolution pruebas de que los elefantes utilizan llamadas semejantes a nombres para dirigirse a individuos concretos. Al reproducir grabaciones, los animales respondieron con mayor intensidad a llamadas originalmente dirigidas a ellos que a las destinadas a otro elefante.
«Nuestros datos sugieren que los elefantes no dependen de imitar las llamadas del receptor para dirigirse unos a otros», explicó Pardo en un comunicado de la Universidad Estatal de Colorado. Los resultados apuntan a etiquetas vocales que podrían funcionar de manera comparable a nuestros nombres.
Otro trabajo de 2024, publicado en Royal Society Open Science, encontró diferencias vocales claras entre individuos y poblaciones, y diferencias más sutiles entre grupos sociales. Esto ayuda a comprender por qué los modelos del nuevo estudio perdían precisión al analizar elefantas o familias distintas de las utilizadas durante el entrenamiento. La existencia de dialectos familiares aprendidos continúa siendo una posibilidad por investigar.
El sonido, además, forma parte de una comunicación que incluye movimientos corporales. Un estudio dirigido por Vesta Eleuteri, de la Universidad de VIena, en Austria, y publicado en Communications Biology hace dos años, mostró que elefantes africanos en semicautividad combinaban vocalizaciones y gestos durante los saludos. Adaptaban sus señales a la atención visual del interlocutor, y la combinación de retumbos y aleteo de orejas era especialmente frecuente entre hembras.
Y en septiembre de 2026, Eleuteri y sus colegas describieron en Animal Cognition 41 tipos de gestos durante conflictos entre elefantes salvajes de dos parques sudafricanos. Los relacionaron con dos objetivos principales: conseguir que otro se alejara o interrumpiera una conducta. Estos resultados refuerzan la importancia de interpretar las llamadas junto con los gestos y las respuestas del destinatario.
La elefanta que los investigadores llaman «Desert Rose» podría responder mejor a la llamada específica con la que otros elefantes se dirigen a ella, semejante a un nombre, según un estudio en Nature Ecology & Evolution. Foto: George Wittemyer.
Qué falta para comprender las conversaciones de una manada
Los clasificadores del estudio de Amboseli se equivocaron más veces de las que acertaron, aunque rindieron por encima del azar. Las situaciones sociales pueden solaparse: una llamada de contacto puede dar paso a un saludo y después a un intercambio para organizar la marcha. Identificar a todos los emisores de un coro también resulta difícil.
Harán falta muestras más equilibradas y experimentos de reproducción de sonidos para comprobar cómo interpretan los elefantes las señales colectivas y qué función cumple la convergencia de sus voces.
La pregunta pendiente es si una conversación de grupo aporta información que desaparece al analizar cada llamada por separado. Para responderla, la inteligencia artificial necesita el conocimiento de quienes llevan décadas observando a estos animales. El regreso de Nastya junto a su madre ofrece una escena sencilla de entender. La conversación de una familia entera exige aprender a escuchar también las voces que se cruzan. ▪️(2-octubre-2026)
🕒 LO MÁS IMPORTANTE DEL ESTUDIO, EN 30 SEGUNDOS
- 902 grabaciones de elefantes salvajes: el equipo analizó llamadas individuales y colectivas de hembras adultas registradas en Amboseli, Kenia, entre 1986 y 2022.
- Las voces superpuestas conservan información: los coros presentan patrones relacionados con saludos, llamadas de contacto e intentos de coordinar movimientos.
- La IA reconoce parte de esos patrones: los modelos entrenados con llamadas individuales pudieron identificar el contexto de los coros mejor de lo esperable por azar.
- Algunas voces se hacen más parecidas: durante determinados intercambios, las vocalizaciones convergen acústicamente. Los autores proponen que esto podría facilitar la coordinación del grupo.
- Todavía no existe un traductor de elefantes: los modelos cometieron numerosos errores. Harán falta más datos y experimentos para comprobar cómo interpretan los animales estas señales colectivas.
Fuente: Mahon, L., Pardo, M. A., Miron, M. et al. Social context information and acoustic convergence in elephant vocal choruses. Science Reports (2026). DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-68525-3
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