Reconhecimento facial – Uma equipe da Universidade Emory e do Instituto de Tecnologia da Geórgia desenvolveu uma plataforma de inteligência artificial capaz de identificar macacos-prego selvagens por reconhecimento facial e aplicar testes cognitivos automaticamente em seu habitat natural. Batizado de CapuchinAI, o sistema é considerado o primeiro método escalável para investigar as capacidades mentais de primatas diretamente na natureza, sem a necessidade de mantê-los em laboratórios.

Os primeiros testes foram realizados em uma reserva florestal da Costa Rica e demonstraram que a tecnologia consegue reconhecer cada animal com aproximadamente 97% de precisão.

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Plataforma realiza experimentos de forma autônoma

O CapuchinAI reúne um computador compacto alimentado por bateria, uma tela sensível ao toque e um dispensador automático de alimentos. Quando um macaco-prego se aproxima do equipamento, a inteligência artificial identifica o indivíduo por meio do reconhecimento facial e apresenta um desafio cognitivo adaptado especificamente àquele animal.

Caso a tarefa seja concluída corretamente, o sistema libera automaticamente uma recompensa em alimento. Todo o processo ocorre sem necessidade de intervenção constante dos pesquisadores.

Os experimentos foram conduzidos na Reserva Florestal de Taboga, localizada no nordeste da Costa Rica, onde vivem cerca de 100 macacos-prego.

Inteligência dos primatas deve ser observada em seu ambiente natural

De acordo com Marcela Benítez, professora assistente de Antropologia da Universidade Emory e autora principal do estudo, compreender a inteligência dos primatas exige observá-los nos ambientes onde realmente evoluíram.

Ela participa desde 2017 do Projeto Capuchinos de Taboga, desenvolvido em parceria com a Universidade Técnica Nacional da Costa Rica. A iniciativa busca aproximar os experimentos controlados de laboratório da observação comportamental realizada em campo para compreender de que forma fatores naturais, sociais e ambientais influenciam o desenvolvimento cognitivo dos animais.

Equipamento utiliza componentes simples e acessíveis

Embora execute tarefas sofisticadas, a plataforma foi construída com materiais relativamente simples. Parte da estrutura utiliza componentes encontrados em lojas de ferragens e equipamentos eletrônicos de baixo custo.

O pesquisador Federico Sánchez Vargas adaptou o algoritmo de reconhecimento facial de código aberto YOLO (You Only Look Once) para identificar qualquer macaco-prego da reserva sem exigir vídeos de alta qualidade de todos os indivíduos.

Além disso, desenvolveu dois programas em Python: um dedicado ao reconhecimento facial e outro responsável pelo gerenciamento das tarefas interativas exibidas na tela utilizando a biblioteca pygame.

Todo o sistema funciona em uma Raspberry Pi, um pequeno computador com tamanho aproximado da metade de um iPhone, capaz de operar durante cerca de oito horas utilizando apenas uma bateria portátil.

Treinamento da IA utilizou milhares de imagens

Para ensinar a inteligência artificial a reconhecer os animais, estudantes da Universidade Emory e do Instituto de Tecnologia da Geórgia analisaram milhares de fotografias e vídeos.

Cada imagem recebeu marcações manuais indicando a posição do rosto dos macacos e a identidade de cada indivíduo. Entre os animais utilizados no treinamento estão Pele, Pedro, Pío, Pesto e Trompudo.

Esse processo permitiu que o algoritmo aprendesse a distinguir características faciais específicas de cada macaco.

Diferenças individuais chamaram a atenção dos pesquisadores

Na fase piloto, 16 macacos-prego interagiram espontaneamente com o equipamento. Os pesquisadores observaram que cada indivíduo apresentou uma forma diferente de aprender.

Alguns compreenderam rapidamente que tocar a tela resultava em uma recompensa alimentar. Outros levaram mais tempo para entender a tarefa, enquanto alguns chegaram a beijar a tela em vez de utilizar as mãos. Também houve animais que preferiram observar o comportamento dos companheiros antes de experimentar o equipamento por conta própria.

Segundo os pesquisadores, essas diferenças individuais podem contribuir para uma compreensão mais profunda de como surgem habilidades cognitivas distintas dentro de uma mesma espécie.

Inteligência artificial complementa o trabalho dos cientistas

Apesar da automação do sistema, Federico Sánchez Vargas destaca que a inteligência artificial não substitui o trabalho realizado pelos pesquisadores em campo.

Segundo ele, o funcionamento da plataforma depende de conjuntos de dados comportamentais ricos e detalhados, produzidos por pessoas que acompanham diariamente os animais em seu habitat natural.

Nesse contexto, a IA atua como uma ferramenta para ampliar a quantidade de informações coletadas, enquanto a interpretação científica permanece sob responsabilidade dos especialistas.

Sistema reduz interferências durante os testes

O CapuchinAI também foi desenvolvido para minimizar interferências entre os animais durante os experimentos.

O equipamento controla automaticamente o número de recompensas distribuídas em cada sessão, impedindo que um único indivíduo dominante monopolize o dispositivo.

Além disso, a visão computacional identifica quando outras espécies, como quatis, se aproximam da plataforma e desativa temporariamente o sistema para evitar interações indesejadas.

Próxima etapa prevê adaptação para outras espécies

Os pesquisadores disponibilizaram gratuitamente o código-fonte do CapuchinAI e os esquemas de construção da plataforma para que outros grupos possam reproduzir o projeto.

A expectativa é adaptar a tecnologia para diferentes espécies de primatas e outros ambientes naturais.

Os próximos estudos utilizarão o sistema para investigar quatro áreas da cognição dos macacos: aprendizagem, controle de impulsos, flexibilidade cognitiva e memória de curto e longo prazo.

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(Com informações de Gizmodo)

(Foto: Reprodução/Magnific/murilomazzo)