Uma equipa de cientistas, do Primate Models Lab da Universidade de Oxford (Reino Unido) e do Centre for Functional Ecology da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), desenvolveu um software inovador baseado em Inteligência Artificial (IA) para deteção e reconhecimento de rostos de primatas em ambiente selvagem.

A descoberta vai permitir que investigadores e conservacionistas da vida selvagem poupem tempo na análise de vídeo destes animais, podendo ainda ser aplicada ao estudo de outras espécies.

O software foi desenvolvido nos últimos dois anos pelos cientistas, e utiliza os mais recentes avanços de deep learning, ou seja, de aprendizagem profunda, uma área da IA, para detetar, rastrear e reconhecer os rostos dos chimpanzés na natureza, assim como ferramentas gratuitas que permitem a outros investigadores identificar vídeos e “treinar” o software com os seus próprios dados.

Na opinião dos cientistas as abordagens existentes, que recorrem a visitas de campo para recolher dados e à análise manual, consomem demasiado tempo e recursos.

Para a primatóloga Susana Carvalho, coordenadora da investigação e orientadora de Daniel Schofield (o primeiro autor do artigo), a nova ferramenta tem três grandes mais-valias: a primeira é possibilitar análises de volumes enormes de vídeos de animais diretamente. Houve muitas tentativas anteriores de conseguir esta identificação automática de indivíduos, mas nunca foi possível superar os desafios dos vídeos que fazemos em habitat natural, com mudanças de luz, de zooms, variação na qualidade ao longo do tempo, e muito mais.

A segunda vantagem prende-se com a automatização da identificação dos indivíduos: ao automatizar a identificação de indivíduos, obtém-se também a automação das redes sociais desses indivíduos no seu grupo (produzindo automaticamente as chamadas Social Network Analysis).

Desta forma consegue-se ver a posição do indivíduo no seu grupo, ao longo dos anos.

A última vantagem, e talvez a mais importante, é o potencial para aplicações no trabalho de conservação de animais, particularmente em primatas (embora o sistema possa ser adaptado a outras espécies). Existe um potencial enorme para identificação de indivíduos, contagem automática de indivíduos em cada frame, etc.