Ponen una pantalla con IA en la selva y los monos aprenden a usarla para obtener comida

Un grupo de investigadores en Costa Rica instaló una pantalla con inteligencia artificial en la selva para observar cómo reaccionarían los monos capuchinos ante esta tecnología. El resultado demostró que estos animales lograron adaptarse a su funcionamiento para obtener recompensas.

El experimento se llevó a cabo en la Reserva Forestal de Taboga, en el noreste de Costa Rica. Un equipo de la Universidad de Emory y del Instituto Tecnológico de Georgia desarrolló un sistema portátil denominado CapuchinAI, capaz de identificar individualmente a los monos capuchinos mediante reconocimiento facial con una precisión del 97%.

La plataforma consta de una microcomputadora alimentada por batería, una pantalla táctil y un dispensador automático de comida. Cuando un capuchino se acerca, el sistema lo reconoce, le presenta una tarea cognitiva adaptada y, si responde correctamente, recibe como recompensa un trozo de plátano.

Este sistema fue diseñado específicamente para funcionar de manera autónoma en el hábitat natural de los primates, lejos de los laboratorios tradicionales. La microcomputadora utilizada, una Raspberry Pi, permite operar la plataforma durante ocho horas continuas con una sola carga de batería.

Cómo los monos aprendieron a usar la pantalla con IA

Un total de 16 monos capuchinos participaron en la fase piloto del experimento. Los científicos entrenaron el sistema con imágenes y videos de seis individuos, a los que identificaron con nombres como Pele, Pedro, Pío, Pesto y Trompudo.

Los monos aprendieron rápidamente a interactuar con la pantalla táctil para obtener trozos de plátano. Algunos de ellos incluso desarrollaron conductas inesperadas, como besar la pantalla en vez de tocarla con la mano, un comportamiento que llamó la atención de los investigadores y que muestra la variedad de respuestas ante el nuevo estímulo.

CapuchinAI no solo reconoce a los individuos, sino que personaliza las pruebas cognitivas según su historial. Algunos ejemplares demostraron una gran velocidad de aprendizaje, mientras que otros preferían observar a sus compañeros antes de acercarse al dispositivo. Este abanico de respuestas ofrece datos inéditos sobre las diferencias individuales en la cognición de los primates.

Cómo funciona CapuchinAI para reconocer a los monos

El sistema CapuchinAI integra hardware de bajo costo, como materiales de ferretería, con software avanzado. Los estudiantes de grado de Emory y Georgia Tech participaron en la recolección y etiquetado de miles de imágenes y videos, permitiendo que el sistema reconozca a cada mono sin la necesidad de grabaciones de alta calidad para todos los ejemplares.

Una característica fundamental es su sistema de control: limita la cantidad de recompensas por sesión para evitar que un solo individuo dominante monopolice el acceso. Además, la visión artificial desactiva automáticamente el dispositivo cuando se acercan otras especies, como los coatíes, protegiendo así la integridad del experimento.

Gracias a este procedimiento, los investigadores pueden recoger datos precisos sobre aprendizaje, memoria y toma de decisiones en condiciones naturales, sin alterar significativamente la rutina de los animales. Tradicionalmente, los estudios de cognición primate se realizaban en laboratorios, lo que dificultaba evaluar el impacto real del entorno en el desarrollo mental de los animales.

Lo que distingue a CapuchinAI respecto de otros experimentos con animales e inteligencia artificial es la combinación de varias tecnologías: reconocimiento facial, pruebas cognitivas personalizadas, pantalla táctil y recompensas automáticas. Esto convierte el sistema en una especie de laboratorio autónomo ubicado directamente en el bosque.

La plataforma representa el primer método escalable y sistemático para evaluar capacidades mentales en primates salvajes. Según los investigadores, este enfoque permite estudiar dominios como el aprendizaje, el control de impulsos, la flexibilidad cognitiva y la memoria a corto y largo plazo en un contexto realista y no artificial.

Uno de los aportes clave del proyecto es que ahora es posible cuantificar y comparar la cognición de animales individuales en libertad. Esto ayuda a entender cómo la experiencia, el ambiente y las relaciones sociales influyen en el desarrollo de la inteligencia, algo que hasta ahora era difícil de evaluar fuera del entorno de laboratorio.