Les scientifiques décryptent le chant des oiseaux

L'un des grands défis des neurosciences est d'expliquer comment des collections de circuits neuronaux produisent les séquences complexes de signaux qui entraînent des comportements tels que la communication animale, le chant des oiseaux et la parole humaine.

Parmi les modèles les mieux étudiés dans ce domaine figurent des oiseaux tels que les diamants mandarins. Ces chanteurs enthousiastes produisent des chansons composées de séquences de syllabes longues mais relativement simples. Ces séquences ont été bien étudiées et leurs propriétés statistiques calculées.

Il s'avère que ces propriétés statistiques peuvent être reproduites avec précision à l'aide d'un type de simulation appelé modèle de Markov dans lequel chaque syllabe est pensée comme un état du système et dont l'apparition dans une chanson ne dépend que des propriétés statistiques de la syllabe précédente. Un tel modèle implique qu'il existe une correspondance biunivoque entre chaque syllabe et le circuit neuronal qui la génère.

Mais d'autres oiseaux produisent des chants plus complexes et ceux-ci sont plus difficiles à expliquer. L'un d'eux est le pinson du Bengale dont les chants varient de manière apparemment imprévisible et ne peuvent être expliqués par un simple modèle de Markov. La façon dont le pinson du Bengale génère son chant est un mystère.

Jusqu'à maintenant. Par une étrange coïncidence, deux articles paraissent sur l'arXiv cette semaine, proposant des explications similaires pour les capacités du pinson du Bengale. Une équipe est dirigée par Kentaro Katahira à l'Université de Tokyo et l'autre par Dezhe Jin à l'Université d'État de Pennsylvanie. Les deux groupes disent avoir décodé les secrets statistiques du chant des pinsons bengalis et ont développé des modèles capables de le reproduire.

La première partie de leur travail consistait à enfermer des pinsons bengalis dans des pièces insonorisées et à enregistrer leurs chansons pendant quelques jours.

Ensuite, ils ont enfermé un pauvre post-doctorant dans une pièce jusqu'à ce qu'il ou elle annote manuellement chaque syllabe enregistrée. Ensuite, les propriétés statistiques du chant des oiseaux ont été élaborées - comment chaque syllabe dépend non seulement de la syllabe précédente, mais aussi des différentes notes qui la précèdent.

Une fois les statistiques révélées, la tâche finale consistait à trouver un moyen de les reproduire.

Les deux équipes ont proposé des modèles qui présentent une différence cruciale avec les modèles Markov standard. Au lieu du simple mappage un à un entre la syllabe et le circuit qui explique le chant du diamant mandarin, ils disent que chez les pinsons du Bengale, il existe un mappage plusieurs à un, ce qui signifie qu'une syllabe donnée peut être produite par plusieurs circuits neuronaux. C'est pourquoi les statistiques sont tellement plus complexes, disent-ils.

Ce type de modèle est appelé modèle de Markov caché parce que les éléments qui dirigent la partie observable du système – la chanson – restent cachés. Et il peut reproduire toutes sortes de caractéristiques auparavant mystérieuses du chant des pinsons bengalis, telles que le modèle de séquences répétées, la probabilité d'observer une syllabe donnée à un pas donné depuis le début et la distribution de N-grammes ou de séquences de n syllabes.

C'est un résultat significatif. Cela signifie que les scientifiques ont enfin décodé des chants d'oiseaux complexes pour la première fois.

La question est maintenant de savoir comment étendre le résultat pour décrire les propriétés statistiques d'autres comportements animaux plus complexes. Les candidats évidents incluent le chant des baleines et la vocalisation des dauphins. Au-delà de cela, les statistiques de la parole humaine représentent un défi tentant.

Réfs :

arxiv.org/abs/1011.2998 : Un modèle statistique compact de la syntaxe de la chanson en bengal Fifinch

arxiv.org/abs/1011.2575 : Les règles de séquençage complexes du chant des oiseaux peuvent être expliquées par de simples processus de Markov cachés

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