Una nueva herramienta de inteligencia artificial, bautizada como CapuchinAI, promete revolucionar el estudio de la cognición de primates en libertad al combinar reconocimiento facial, pruebas automatizadas en pantalla táctil y recompensas alimenticias en tiempo real. El sistema, desarrollado por investigadores de la Universidad Emory y el Instituto Tecnológico de Georgia (Georgia Tech), fue presentado como prueba de concepto en la revista American Journal of Primatology.
El método busca llenar un vacío histórico en la primatología: la imposibilidad de medir la cognición de los primates en su entorno natural con el rigor experimental de un laboratorio. "El cerebro primate no evolucionó en un laboratorio, evolucionó en entornos complejos y competitivos. Sin embargo, la cognición de los primates rara vez se estudia en libertad porque el control experimental necesario es difícil en ambientes impredecibles", explica Marcela Benítez, profesora asistente de antropología en Emory y autora principal del artículo.
CapuchinAI integra un sistema informático compacto, alimentado por batería, en una plataforma de investigación de campo. Cuando un mono se acerca, el sistema lo identifica mediante reconocimiento facial, le presenta una tarea de aprendizaje personalizada en una pantalla táctil y, si el animal responde correctamente, dispensa automáticamente una recompensa de comida. En pruebas realizadas en la Reserva Forestal de Taboga, en Costa Rica, el sistema identificó a los monos carablanca con un 97% de precisión tras ser entrenado con imágenes fijas y videos.
El proyecto también rinde homenaje al legado del primatólogo Frans de Waal, fallecido en 2024, quien dirigió el Living Links Center de Emory y popularizó el estudio de la cognición animal. "De Waal nos dejó retratos íntimos y hermosos de la vida de los primates, tratándolos como individuos. Nuestro método de IA nos permite profundizar en esos individuos que ya hemos observado en el campo y automatizar las pruebas cognitivas", señala Federico Sánchez Vargas, estudiante de doctorado en Emory y primer autor del trabajo.
El desarrollo técnico combina software de código abierto —como el modelo de detección de objetos YOLO (You Only Look Once) y scripts en Python— con hardware accesible. El sistema funciona sobre una Raspberry Pi, un ordenador del tamaño de la mitad de un iPhone, y puede operar hasta ocho horas con una batería portátil antes de necesitar recarga. Los investigadores subrayaron la importancia de mantener la tecnología "de bajo costo y ecológicamente amigable".
Para entrenar el modelo de reconocimiento facial, estudiantes de pregrado de Emory y Georgia Tech enmarcaron manualmente miles de imágenes de los rostros de seis monos carablanca. Sin embargo, con cerca de 100 individuos en el sitio de estudio, Sánchez Vargas adaptó el modelo para que no solo identificara caras específicas, sino que reconociera a cualquier capuchino —y solo a capuchinos—. Cada vez que un mono se aproxima al dispositivo, una cámara web graba video, generando un conjunto de datos en constante crecimiento que retroalimenta y amplía el reconocimiento facial del sistema.
La plataforma física, ideada para resistir las inclemencias del clima y la fauna, fue ensamblada de forma artesanal. Benítez y Sánchez Vargas compraron tablas de pino, sellador para decks, tiras aislantes de goma y tubos de plástico en una tienda Home Depot, y montaron una caja de madera de apenas 50 centímetros de altura para resguardar los componentes. Un dispensador de comida impreso en 3D, creado con ayuda de Emory TechLab, completa el dispositivo. "Una persona que nos ayudaba nos preguntó en qué proyecto trabajábamos. No entramos en detalles; habría sido complicado explicarlo", recuerda Benítez entre risas.
El artículo, publicado en acceso abierto, incluye una guía con el código fuente y un plano para construir una plataforma de campo de bajo costo, lo que facilitará que otros equipos adapten el método a diferentes especies de primates y contextos ecológicos. Los autores esperan que la herramienta permita, por primera vez, generar datos cognitivos comparables y sistemáticos en poblaciones silvestres, abriendo una nueva era en la comprensión de cómo las experiencias ambientales moldean la mente de cada individuo.
Aunque el prototipo fue probado únicamente con capuchinos de cara blanca, los investigadores confían en que el enfoque sea extrapolable a otros primates. De consolidarse, CapuchinAI podría convertirse en una pieza clave para estudiar la evolución de la inteligencia, la cooperación y las diferencias individuales en condiciones ecológicas reales, allí donde evolucionaron estos cerebros.