El sonido se describe naturalmente con un número complejo, donde el volumen es la fuerza de la onda y la fase su posición en el tiempo. Las redes neuronales convencionales lo descomponen en dos coordenadas independientes, como si para dar una dirección dijeran: «dos al este, uno al norte». Pero se pierde la relación: volumen y fase cambian juntos, como la distancia y la dirección.
El modelo basado en las ideas de Ludwig Boltzmann sobre la entropía trabaja directamente con el par «distancia–dirección». Para procesar los espectros de sonido, se añadió una escala logarítmica, ya que el oído percibe un salto de potencia de diez veces solo como el doble de volumen. Así nació LogPolarBM, que incluye las conocidas distribuciones de Rice y Nakagami como casos particulares. En pruebas de audio superó incluso a las redes neuronales profundas.
Un giro inesperado: el mismo principio se aplica en comunicaciones inalámbricas y física cuántica. Las fases de las ondas son críticas para la computación cuántica, y el «oído» de la máquina ayuda a extraer de la señal lo que los métodos antiguos perdían.
El oído comprime el volumen: un salto de potencia de 10 veces se siente como el doble. Los ingenieros llevan mucho tiempo usando la escala logarítmica de decibelios. LogPolarBM incorpora esta característica directamente en la red neuronal, logrando una alta precisión.