Inteligência Artificial

Um novo algoritmo é treinado para reconhecer o sexo e a identidade dos chimpanzés

Os pesquisadores de Oxford descobriram um novo objetivo, bastante adequado para a tecnologia, ajudando a monitorar os comportamentos e interações dos chimpanzés.

Usando cerca de 50 horas de filmagens tiradas ao longo de 14 anos, os cientistas extraíram 10 milhões de imagens de rosto de 23 chimpanzés e os alimentaram em uma profunda rede neural. O modelo resultante foi capaz de identificar indivíduos com precisão de até 93% e classificar seu sexo corretamente até 96% das vezes.

Em um teste de comparação, o modelo também teve o dobro de desempenho em rotuladores humanos especializados, que receberam quase uma hora para concluir a tarefa e quatro vezes melhor que os iniciantes, que passaram quase duas horas. O modelo, por outro lado, levou uma fração de segundo. (Nas poucas vezes em que falhou, na maioria das vezes confundiu o bumbum de um chimpanzé com um rosto.)

Os pesquisadores usaram o modelo para analisar as interações sociais de uma população de chimpanzés. O modelo revelou que a mãe e os bebês passaram mais tempo juntos, um achado que se alinha corretamente aos padrões de comportamento compreendidos.

Não é a primeira vez que o reconhecimento facial é usado para rastrear animais. O ChimpFace, uma ferramenta semelhante, está sendo usado ativamente para combater o tráfico ilegal de chimpanzés, e outros estudos procuraram rastrear lêmures, babuínos e outras espécies ameaçadas de primatas. Os pesquisadores do trabalho mais recente afirmam que seu algoritmo melhora os antecessores, minimizando a quantidade de pré-processamento necessário nas imagens brutas.

Embora os algoritmos anteriores tivessem problemas para lidar com variações de iluminação e com baixa qualidade de imagem, o desempenho deles era melhor nessas condições, porque ele foi treinado em um conjunto de dados mais diversificado.

Os pesquisadores de animais geralmente confiam em vídeos para rastrear os comportamentos das populações que estudam ao longo do tempo. Mas classificar as vastas quantidades de dados é entediante e demorado, e a etiquetagem manual pode ser imprecisa.

O modelo demonstra um novo método promissor para acelerar a pesquisa em comportamento animal. Também poderia ser usado para melhorar os esforços existentes para rastrear espécies ameaçadas e traficadas.

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