Questa tesi vuole analizzare la comunicazione nei cetacei e con i cetacei, attraverso la descrizione di un progetto attualmente in corso nell’isola di Dominica. Nel 2021 sono venuta a conoscenza del Progetto CETI, Cetacean Translation Initiative. Questo progetto si occupa di usare l’intelligenza artificiale nello sviluppo di un software capace di imparare a parlare il "balenese". L’iniziativa mi ha da subito interessata e coinvolta, spingendomi ad approfondire l’argomento tramite letture di libri e articoli e seguendo assiduamente le notizie pubblicate dagli stessi membri del progetto sui social network o sulle piattaforme di informazione. L’obiettivo di questa tesi è, perciò, presentare e discutere la possibilità di imparare a comunicare con le balene, grazie allo sviluppo di nuove tecnologie e tecniche di Deep Machine Learning. Sono stati analizzati diversi articoli prodotti dal gruppo di ricerca del CETI, oltre a pubblicazioni precedenti o contemporanee di autori non coinvolti nel progetto ma comunque importanti per comprendere al meglio il funzionamento degli strumenti necessari e le conoscenze pregresse su cui l’intera iniziativa è stata basata. La tesi è articolata in quattro capitoli: nel primo viene fornita un’introduzione sulla natura dei cetacei e, in particolare, dei capodogli. Nel secondo capitolo vengono esposti i metodi comunicativi intra-specifici usati nelle diverse specie di cetacei e le differenze comunicative tra una specie e l’altra. Il terzo descrive il progetto CETI e le Intelligenze Artificiali necessarie al suo sviluppo. Infine, il quarto capitolo si occupa di commentare quali siano le implicazioni ecologiche del progetto, con uno sguardo al futuro. Grazie a questo lavoro di ricerca bibliografica si è potuto analizzare e riunire le informazioni fornite dagli scienziati e dalla bibliografia per descrivere il progetto e le sue applicazioni future.

Quattro chiacchiere con le balene: approcci computazionali e nuove prospettive nella comunicazione dei cetacei

ZUCCHERI, IRENE
2023/2024

Abstract

Questa tesi vuole analizzare la comunicazione nei cetacei e con i cetacei, attraverso la descrizione di un progetto attualmente in corso nell’isola di Dominica. Nel 2021 sono venuta a conoscenza del Progetto CETI, Cetacean Translation Initiative. Questo progetto si occupa di usare l’intelligenza artificiale nello sviluppo di un software capace di imparare a parlare il "balenese". L’iniziativa mi ha da subito interessata e coinvolta, spingendomi ad approfondire l’argomento tramite letture di libri e articoli e seguendo assiduamente le notizie pubblicate dagli stessi membri del progetto sui social network o sulle piattaforme di informazione. L’obiettivo di questa tesi è, perciò, presentare e discutere la possibilità di imparare a comunicare con le balene, grazie allo sviluppo di nuove tecnologie e tecniche di Deep Machine Learning. Sono stati analizzati diversi articoli prodotti dal gruppo di ricerca del CETI, oltre a pubblicazioni precedenti o contemporanee di autori non coinvolti nel progetto ma comunque importanti per comprendere al meglio il funzionamento degli strumenti necessari e le conoscenze pregresse su cui l’intera iniziativa è stata basata. La tesi è articolata in quattro capitoli: nel primo viene fornita un’introduzione sulla natura dei cetacei e, in particolare, dei capodogli. Nel secondo capitolo vengono esposti i metodi comunicativi intra-specifici usati nelle diverse specie di cetacei e le differenze comunicative tra una specie e l’altra. Il terzo descrive il progetto CETI e le Intelligenze Artificiali necessarie al suo sviluppo. Infine, il quarto capitolo si occupa di commentare quali siano le implicazioni ecologiche del progetto, con uno sguardo al futuro. Grazie a questo lavoro di ricerca bibliografica si è potuto analizzare e riunire le informazioni fornite dagli scienziati e dalla bibliografia per descrivere il progetto e le sue applicazioni future.
2023
Chatting with Whales: computational approaches and new perspectives in cetacean communication
capodoglio
linguaggio
cetacei
machine learning
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/79682