Cientistas adotam IA para conseguir estudar macacos no habitat natural

Cientistas adotam IA para conseguir estudar macacos no habitat natural

Um grupo de cientistas da Emory University e do Georgia Institute of Technology encontraram um jeito tecnológico de estudar macacos que ficam a quilômetros de distância de um laboratório. O método usa inteligência artificial (IA) como aliada.

No artigo acadêmico recém publicado pela equipe, os pesquisadores apresentam o projeto chamado de CapuchinAI. O nome é inspirado no próprio tema do estudo: os macacos-pregos, em inglês conhecidos como capuchin monkeys.

A ideia une reconhecimento facial e testes cognitivos rápidos para conseguir um feito difícil para pesquisadores: estudar de forma precisa e rigorosa os hábitos de animais fora do laboratório — onde esse tipo de tarefa é bem mais difícil de se fazer e controlar, mas rende resultados mais precisos por serem o habitat natural dos participantes.

Como a IA ajuda nesse caso?

O CapuchinAI é um sistema conjunto composto por quatro grandes elementos:

  • Uma tela sensível ao toque, que por enquanto só exibe um retângulo na cor azul;
  • Um dispositivo de armazenamento de comida, aberto apenas quando o animal toca no painel;
  • Uma câmera para registrar o rosto de alguns dos participantes e fazer o monitoramento individualizado;
  • Um sistema de IA que reconhece os macacos-prego de uma região e faz a aplicação dos testes, além de medir e processar os resultados.

O conjunto inteligente foi instalado na Costa Rica, onde os macacos-prego estudados estão localizados, e identifica automaticamente quando alguns dos habitantes da região se aproximam do conjunto.

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Ele então apresenta uma tarefa de aprendizagem adaptada ao progresso já feito por cada animal. Segundo os pesquisadores, os macacos entenderam com alguma rapidez que o toque na tela sensível ao toque libera uma recompensa em forma de comida.

A pesquisa ainda precisa ser aprimorada para conseguir reconhecer mais dos habitantes da região e refinar o equipamento, que roda externamente a partir de um Raspberry Pi com uma bateria de até nove horas de duração.