Jak ma na imię wasz ulubiony kenijski słoń? Poznacie go po dudnieniu

Nowe badanie sugeruje, że dzikie słonie afrykańskie mogą zwracać się do siebie za pomocą zindywidualizowanych wezwań, które przypominają imiona używane przez ludzi.

Imiona, które nadają sobie słonie, jeszcze bardziej podkreślają, jak bardzo rozwinięte społecznie są te zwierzęta. Podczas gdy delfiny naśladują swoje gwizdy, słonie afrykańskie w Kenii poszły krok dalej w identyfikowaniu się nawzajem.

Słowa przekazywane od trąby do trąby

Według badań opublikowanych w czasopiśmie Nature Ecology and Evolution słonie te uczą się, rozpoznają zindywidualizowane nawoływania i ich używają. Te z kolei są podobne do imion.

Przeczytajcie więcej o fenomenach świata przyrody tutaj!

Najpopularniejszym rodzajem nawoływania słoni jest dudnienie, które ma trzy podkategorie. Tak zwanego dudnienia kontaktowego używa się do przywołania innego słonia, który jest daleko lub poza zasięgiem wzroku. Pozdrowienia z kolei są przeznaczone dla słonia, który znajduje się w odległości dotyku. Opiekuńcze dudnienie dotyczy dorastającej lub dorosłej samicy i cielęcia, którym się opiekuje.

Naukowcy przyjrzeli się tym dudnieniom. Wykorzystali model uczenia maszynowego do analizy nagrań 469 rozmów wykonanych przez dzikie grupy samic i cieląt. Badano okazy w Parku Narodowym Amboseli oraz w Rezerwatach Narodowych Samburu i Buffalo Springs w latach 1986-2022. Wszystkie słonie można indywidualnie zidentyfikować na podstawie kształtu ich uszu, ponieważ monitorowano je przez dziesięciolecia.

Słonie i ich imiona zawarte w dudnieniu

Pomysł polegał na tym, że jeśli wezwania zawierały coś w rodzaju imienia, to powinniśmy być w stanie dowiedzieć się, do kogo skierowane było wezwanie, tylko na podstawie akustycznych cech samego wezwania – powiedział główny autor badania Mickey Pardo, behawiorysta zwierząt i doktorant na Uniwersytecie Cornella w Nowym Jorku. Naukowcy odkryli, że struktura akustyczna połączeń różniła się w zależności od tego, kto był celem połączenia.

Model uczenia maszynowego poprawnie zidentyfikował odbiorcę 27,5% analizowanych połączeń. – To może nie brzmieć tak dużo, ale było to znacznie więcej niż to, co model byłby w stanie zrobić, gdybyśmy po prostu podali mu losowe dane – zauważył Pardo w CNN.