„`html
Un nou sistem CapuchinAI automatizează testarea cognitivă a primatelor sălbatice
Cercetătorii au dezvoltat un sistem de inteligență artificială care utilizează recunoașterea facială și testarea pe touchscreen în timp real pentru a automatiza studiile cognitive ale maimuțelor capucine în sălbăticie.
American Journal of Primatology a publicat o dovadă de concept pentru această metodă inovatoare, denumită CapuchinAI, dezvoltată de cercetători de la Universitatea Emory și Institutul de Tehnologie din Georgia.
Articolul oferă un plan pentru prima metodă scalabilă și sistematică de evaluare și monitorizare a abilităților cognitive ale primatelor sălbatice.
„Creierul primatelor nu a evoluat într-un laborator, ci în medii complexe și competitive. Cu toate acestea, cogniția primatelor este rar studiată în sălbăticie, deoarece controlul experimental necesar pentru a măsura cogniția este dificil în medii imprevizibile”, afirmă Marcela Benítez.
CapuchinAI integrează un sistem de calcul compact și alimentat cu baterii într-o platformă de cercetare pe teren. Sistemul identifică o maimuță care se apropie, prezintă o sarcină de învățare adaptată acelui individ pe un touchscreen și oferă automat o recompensă alimentară dacă maimuța îndeplinește corect sarcina.
Testele de teren ale prototipului în Rezervația Forestieră Taboga din Costa Rica au arătat că CapuchinAI identifică capucinii individuali cu o acuratețe de 97%, după antrenarea pe imagini statice și videoclipuri. Capucinii sălbatici s-au obișnuit rapid și au învățat asocierile touchscreen-recompensă alimentară, demonstrând că sistemul oferă o metodă de testare cognitivă scalabilă, în timp ce cartografiază diferențele individuale între sarcini.
„Acest proiect continuă moștenirea lui Frans de Waal”, afirmă Federico Sánchez Vargas, primul autor al lucrării și student la doctorat în antropologie la Emory. De Waal a fost un pionier în studiile cognitivului animal, fiind director al Centrului Living Links al Emory pentru Studiul Avansat al Evoluției Maimuțelor și Oamenilor, scriind totodată cărți de succes care au popularizat acest domeniu. El a decedat în 2024.
Pe lângă experimentele comportamentale de laborator, de Waal „ne-a oferit portrete intime și frumoase ale vieților primatelor, tratându-le ca pe indivizi”, spune Sánchez Vargas. „Metoda noastră AI ne permite să înțelegem mai profund indivizii asupra cărora avem deja date prin observații de teren. Acum putem automatiza testarea cognitivă a acestora și cuantifica rezultatele. Este o modalitate de a pătrunde în mințile din spatele personalităților.”
Coautorii lucrării includ pe Jacob Abernethy, profesor asociat de informatică la Georgia Tech, și Sai Rakshith Potluri, fost asistent de cercetare la Georgia Tech, acum inginer software la ExtraHop în Seattle.
Lucrarea open-source include un ghid pentru codul informatic dezvoltat pentru sistem, împreună cu un plan pentru a construi o platformă de cercetare pe teren low-tech și low-cost, integrând toate componentele într-un sistem închis. Autorii speră ca alți cercetători să adapteze metoda lor AI pentru a genera date cognitive care să acopere diferite specii de primate sălbatice, trăind în diverse medii.
Lucrările lui Benítez se află la intersecția antropologiei, psihologiei și biologiei evoluționiste. Aceasta studiază cooperarea și alte comportamente sociale la maimuțe, inclusiv o populație captivă de capucini cu ciuf și capucini cu fața albă sălbatici în Rezervația Forestieră Taboga din Costa Rica. Ea este co-directoare a proiectului de cercetare Capuchinos de Taboga, lansat în 2017 în colaborare cu Universidad Nacional Técnica din Costa Rica.
Experimentele cu animale în laboratoare pot fi controlate riguros. Totuși, rezultatele pot fi distorsionate, deoarece animalul nu interacționează în mediul său natural. Experimentele comportamentale ale animalelor în sălbăticie oferă contexte sociale și ecologice valide, dar sunt provocatoare în ceea ce privește designul și controlul lor.
„Încerc să construiesc o punte între aceste două metode”, afirmă Benítez.
Aceasta a decis să investigheze potențialul inteligenței artificiale pentru a îndeplini acest scop.
O subvenție inițială din programul AI.Humanities de la Emory a lansat o colaborare între Benítez și Abernethy pentru a proiecta un model AI pentru recunoașterea facială a capucinilor sălbatici.
Abernethy și Potluri au folosit un software open-source cunoscut sub numele de YOLO (You Only Look Once) pentru a dezvolta un model care să funcționeze pe un laptop. Cercetătorii au antrenat modelul pe imagini de înaltă calitate GoPro cu șase capucini sălbatici interacționând cu platformele de testare în Taboga.
Studenții de la Emory și Georgia Tech au realizat sarcina laborioasă de a plasa „cutii de delimitare” digitale pentru a încadra fețele maimuțelor în mii de imagini statice și videoclipuri etichetate cu identitățile lor.
Rezultatul a fost un sistem de recunoaștere facială capabil să identifice aceste șase capucini cu o acuratețe de 97% din imagini statice, videoclipuri și înregistrări video în teren.
Sánchez Vargas, care s-a alăturat Emory ca student la master în 2023, a preluat faza următoare a proiectului AI: integrarea modelului de recunoaștere facială într-o interfață computerizată prietenoasă cu mediul, scalabilă, care să poată prezenta sarcini capucinilor interacționând și să distribuie recompense alimentare.
„Modelul era excelent în identificarea a șase maimuțe, dar există 100 de capucini pe site-ul din Costa Rica”, spune el. „Și nu aveam înregistrări video de înaltă calitate ale tuturor acestor indivizi, ceea ce este necesar pentru a antrena modelul.”
Cu toate că nu este expert în programare, Sánchez Vargas a decis să abordeze provocarea, folosind limbajul de programare Python pentru a simplifica și schimba parametrii modelului original de recunoaștere facială.
„Practic, l-am simplificat”, explică el, astfel încât, în loc să clasifice fețele individuale ale capucinilor, sistemul să recunoască orice maimuță capucină – și doar capucini.
Ideea, spune el, a fost să permită sistemului să activeze o cameră web pentru a înregistra video ori de câte ori o capucină se apropie de un touchscreen, generând rapid un set de date mai mare și mai actualizat cu fețele maimuțelor interacționante. Videoclipurile rezultate ar putea fi apoi folosite pentru a continua antrenarea modelului de recunoaștere facială, extinzând repertoriul de recunoaștere a fețelor.
Un al doilea script Python dezvoltat de Sánchez Vargas utilizează un program numit „pygame” pentru a facilita stimuli interactivi utilizați în jocuri sau teste cognitive. Cercetătorii au creat un stimul simplu pentru a obișnui maimuțele cu sistemul: un pătrat albastru acoperind touchscreen-ul care înregistrează atunci când o capucină îl atinge. La atingerea maimuței, scriptul semnalează un circuit motor pentru a distribui o recompensă alimentară.
Cele două scripturi Python sunt integrate pentru a rula simultan pe un Raspberry Pi, un computer mic de aproxim
