Google DeepMind addestra DolphinGemma, modello da 400 milioni di parametri per i delfini

Google DeepMind ha sviluppato DolphinGemma, un modello linguistico da circa 400 milioni di parametri addestrato su 40 anni di registrazioni di delfini maculati atlantici. Gira su smartphone Pixel e punta a individuare schemi nei suoni e a generare sequenze simili a quelle reali.

Ambiente - Ricerca 10 nov 2026

2 min.

Google DeepMind addestra DolphinGemma, modello da 400 milioni di parametri per i delfini

Google DeepMind ha sviluppato DolphinGemma, un modello linguistico da circa 400 milioni di parametri addestrato sulle vocalizzazioni dei delfini. Il progetto nasce con il Wild Dolphin Project e il Georgia Institute of Technology. L’obiettivo è trovare schemi nei suoni e, in prospettiva, aprire un canale di comunicazione con gli animali.

I dati arrivano dal Wild Dolphin Project, organizzazione senza scopo di lucro che studia da circa 40 anni una popolazione di delfini maculati atlantici nelle Bahamas. Il modello è costruito sull’architettura aperta Gemma di Google. Elabora sequenze di suoni naturali, individua schemi ricorrenti e prevede quale suono arriverà dopo, come il completamento automatico di una frase mentre si scrive. Può anche generare sequenze che imitano i fischi e gli impulsi dei delfini reali.

La parte pratica passa dagli smartphone. Il modello è abbastanza leggero da girare su un telefono, senza server potenti. Il Wild Dolphin Project usava un Pixel 6 per il lavoro sul campo. Con il Pixel 9 i ricercatori possono eseguire insieme il modello e gli algoritmi di confronto con modelli sonori noti. Il sistema crea vocalizzazioni sintetiche e ascolta le risposte dei delfini per cercare una corrispondenza.

Il contesto spiega l’interesse. Registrare i delfini è facile, interpretarli è lungo. Servono ore di ascolto umano per isolare schemi che un algoritmo può cercare su scala molto più grande. Denise Herzing, fondatrice del Wild Dolphin Project, ha spiegato che l’analisi con un modello come DolphinGemma può rivelare sottigliezze che gli esseri umani non riescono a cogliere. Thad Starner, informatico di Georgia Tech e Google DeepMind, ha raccontato che i primi test hanno prodotto anche molto rumore di fondo oceanico, segno che la pulizia dei dati resta un passaggio decisivo.

I ricercatori invitano alla prudenza. Arik Kershenbaum, zoologo citato da Scientific American, ha ricordato che il progetto non riguarda la traduzione. Generare suoni plausibili non significa conoscerne il senso, e la sperimentazione sul campo servirà a capire quanto i delfini reagiscano ai suoni sintetici. La scheda ufficiale di DeepMind indica che DolphinGemma è ancora in sviluppo.

Se i test sul campo confermeranno che i delfini rispondono in modo coerente ai suoni generati, il Wild Dolphin Project potrà costruire un vocabolario condiviso partendo da pochi segnali associati a oggetti o azioni. Il fatto che il modello sia aperto e giri su un telefono permetterebbe ad altri gruppi di provare lo stesso metodo con balene e altre specie.


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