Cómo funciona la IA que estudia el cerebro de los primates en los ambientes donde nacen y viven

Un equipo de investigadores de la Universidad Emory y el Instituto Tecnológico de Georgia desarrolló un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar monos capuchinos salvajes por reconocimiento facial y administrarles pruebas cognitivas automatizadas en tiempo real, según publicó The American Journal of Primatology. El sistema, denominado CapuchinAI, representa el primer método escalable y sistemático para evaluar las capacidades mentales de primates en su hábitat natural.

La plataforma integra un sistema informático compacto alimentado por batería, una pantalla táctil y un dispensador de alimentos que opera de forma autónoma. Cuando un capuchino se acerca, el sistema lo identifica, le presenta una tarea de aprendizaje adaptada a ese individuo y entrega una recompensa alimentaria si responde correctamente.

En pruebas de campo realizadas en la Reserva Forestal de Taboga, en el noreste de Costa Rica, el prototipo identificó individuos con una precisión del 97%, tras ser entrenado con imágenes y videos de seis capuchinos.

"El cerebro de los primates no evolucionó en un laboratorio, evolucionó en entornos complejos y competitivos“, afirmó Marcela Benítez, profesora asistente de antropología de Emory y autora principal del estudio, según informó Phys.org. Benítez lleva desde 2017 trabajando en el proyecto Capuchinos de Taboga, iniciado en colaboración con la Universidad Nacional Técnica de Costa Rica, con el objetivo de tender un puente entre los experimentos controlados en laboratorio y la observación conductual en el campo.

El sistema fue construido en parte con materiales de ferretería y componentes de bajo costo. Federico Sánchez Vargas, estudiante doctoral de antropología en Emory y primer autor del artículo, adaptó el software de reconocimiento facial de código abierto YOLO (You Only Look Once) para que el modelo pudiera detectar cualquier capuchino —y no solo individuos específicos— sin necesidad de contar con video de alta calidad de todos los ejemplares del sitio. En la Reserva de Taboga conviven cerca de 100 capuchinos.

Sánchez Vargas desarrolló además dos scripts en Python: uno para el reconocimiento facial y otro para gestionar los estímulos interactivos mediante el programa “pygame”. Ambos corren simultáneamente en una Raspberry Pi, una microcomputadora del tamaño aproximado de la mitad de un iPhone, capaz de operar ocho horas con una batería portátil antes de necesitar recarga.

De acuerdo con Phys.org, los estudiantes de grado de Emory y Georgia Tech realizaron el trabajo manual de colocar “cajas delimitadoras” digitales sobre los rostros de los monos en miles de imágenes y videos, etiquetados con sus identidades. Los individuos entrenados reciben nombres propios: Pele, Pedro, Pío, Pesto y Trompudo, entre otros.

Durante la fase piloto, 16 capuchinos interactuaron con el prototipo y los investigadores ya observan diferencias individuales marcadas: algunos aprenden con rapidez a tocar la pantalla para obtener una recompensa, otros demoran más, y algunos incluso optan por besar la pantalla en lugar de tocarla con la mano. También hay quienes prefieren observar a sus congéneres antes de acercarse al dispositivo.

"Nuestro método de IA no reemplaza la necesidad de investigadores humanos en el campo“, subrayó Sánchez Vargas en declaraciones recogidas por Phys.org. “Es fundamental contar con conjuntos de datos de observación ricos, recopilados por personas que trabajan sobre el terreno”, agregó

El sistema incluye además un mecanismo que impide que un individuo dominante acapare la plataforma al limitar el número de recompensas por sesión, y la visión artificial desactiva automáticamente el dispositivo cuando se acercan otras especies, como los coatíes.

El artículo, publicado en acceso abierto, incluye una guía del código computacional y los planos para replicar la plataforma de campo. Los autores esperan que otros científicos adapten el método para generar datos cognitivos en distintas especies de primates salvajes y en distintos entornos. Los próximos experimentos evaluarán cuatro dominios cognitivos: aprendizaje, control de impulsos, flexibilidad cognitiva y memoria a corto y largo plazo.