Investigadores de las universidades Emory y Georgia Tech han desarrollado CapuchinAI, un sistema de inteligencia artificial que automatiza pruebas cognitivas de monos capuchinos en su hábitat natural mediante reconocimiento facial y pantallas táctiles. El estudio, publicado como prueba de concepto en The American Journal of Primatology, permite identificar individuos, presentar tareas de aprendizaje adaptadas a cada mono y dispensar recompensas alimenticias de forma automática, sin intervención humana directa.
En pruebas de campo realizadas en la Reserva Forestal de Taboga, en Costa Rica, el sistema identificó a los capuchinos con un 97 % de precisión tras entrenarse con imágenes fijas y vídeos. Los animales se habituaron con rapidez a la pantalla táctil y aprendieron la asociación entre tarea y recompensa, lo que demuestra que el método es escalable y permite registrar diferencias cognitivas individuales.
La plataforma combina una Raspberry Pi alimentada por batería, una cámara web, una pantalla táctil y un dispensador de comida, todo integrado en una caja de madera resistente a la intemperie de unos 50 centímetros de alto. El equipo publicó de forma abierta el código, basado en Python y en el modelo de visión por computerizada YOLO, junto con planos para replicar el dispositivo de bajo coste. Los autores esperan que otros científicos adapten el método a distintas especies de primates salvajes.