AI DolphinGemma Google Mendekode Bahasa Lumba-Lumba: Model Sumber Terbuka untuk Membantu Penelitian Komunikasi Cetacea

Google memperkenalkan DolphinGemma, sebuah model AI yang dirancang untuk mendekode komunikasi lumba-lumba, dikembangkan bersama dengan Georgia Institute of Technology dan Wild Dolphin Project (WDP). DolphinGemma menggunakan teknologi di balik model Gemma Google, menganalisis urutan vokal lumba-lumba dan memprediksi suara berikutnya, mirip dengan pelengkapan otomatis untuk klik, siulan, dan pulsa lumba-lumba. Inti dari sistem ini adalah tokenizer SoundStream, yang membagi suara lumba-lumba menjadi unit akustik yang diproses oleh arsitektur khusus untuk mengidentifikasi pola. Model ini dilatih menggunakan data yang dikumpulkan oleh WDP sejak 1985, mempelajari lumba-lumba tutul Atlantik (Stenella frontalis) di Bahama. Data ini mengungkapkan korelasi antara suara dan perilaku tertentu, seperti siulan khas yang digunakan oleh ibu dan anak, 'pekikan' intermiten yang terkait dengan ketegangan, dan klik 'dengungan' yang diamati selama pacaran. DolphinGemma mengenali dan mereproduksi urutan vokal yang masuk akal. Dengan 400 juta parameter, ia dioptimalkan untuk berjalan pada perangkat Google Pixel yang digunakan oleh para peneliti di lapangan. WDP sedang menjajaki komunikasi dengan lumba-lumba melalui sistem CHAT (Cetacean Hearing Augmentation Telemetry), sebuah komputer bawah air yang dirancang untuk memperkenalkan kosakata bersama berdasarkan siulan sintetis yang terkait dengan objek seperti sargassum atau syal. Tujuannya adalah untuk membangun interaksi simbolik jika lumba-lumba meniru siulan buatan untuk meminta objek. CHAT, yang awalnya berjalan di Pixel 6, akan ditingkatkan ke Pixel 9, memungkinkan model pembelajaran mendalam simultan dan algoritma pencocokan pola. DolphinGemma dapat digunakan dengan CHAT untuk memprediksi upaya peniruan, meningkatkan efektivitas interaksi. Google berencana untuk merilis DolphinGemma sebagai model sumber terbuka pada musim panas 2025, yang dapat diadaptasi ke spesies lain seperti lumba-lumba hidung botol. Tujuannya adalah untuk mempercepat penemuan ilmiah, memungkinkan para peneliti untuk menganalisis dataset akustik dan berkontribusi pada pemahaman mamalia laut.