Un uso inaspettato del riconoscimento facciale: il monitoraggio degli scimpanzé

Categoria: Intelligenza artificiale Inserito set 04

Un nuovo algoritmo di apprendimento profondo addestrato a riconoscere il sesso e l'identità degli scimpanzé selvatici potrebbe aiutare gli scienziati a comprendere meglio il comportamento degli animali.

Le notizie: Il riconoscimento facciale ha sviluppato un brutto colpo negli ultimi tempi per i modi in cui potrebbe essere abusato per violare le libertà civili. Ma al di fuori del regno umano, i ricercatori di Oxford hanno scoperto un nuovo scopo piuttosto appropriato per la tecnologia: aiutarli a monitorare i comportamenti e le interazioni degli scimpanzé. Un documento che descrive il loro studio è stato pubblicato oggi su Science Advances .

Cosa hanno fatto: Utilizzando circa 50 ore di filmati in 14 anni, gli scienziati hanno estratto 10 milioni di immagini di volti di 23 scimpanzé e li hanno inseriti in una rete neurale profonda. Il modello risultante è stato in grado di identificare gli individui con una precisione fino al 93% e di classificare correttamente il loro sesso fino al 96% delle volte. In un test di confronto, il modello ha anche funzionato due volte meglio di esperti etichettatori umani a cui è stata data quasi un'ora per completare l'attività e quattro volte meglio dei principianti con quasi due ore. Il modello, al contrario, ha impiegato una frazione di secondo. (Le poche volte in cui ha fallito, il più delle volte ha scambiato il sedere di uno scimpanzé per una faccia.)

I ricercatori hanno quindi utilizzato il modello per analizzare le interazioni sociali di una popolazione di scimpanzé. Il modello ha rivelato che la madre e i bambini trascorrevano la maggior parte del tempo insieme, una scoperta che si allinea correttamente con i modelli di comportamento compresi.

Altri localizzatori di animali: Questa non è la prima volta che il riconoscimento facciale viene utilizzato per rintracciare gli animali. ChimpFace, uno strumento simile, viene utilizzato attivamente combattere il traffico illegale di scimpanzé , e Altro studi hanno cercato di rintracciare lemuri, babbuini e altre specie di primati in via di estinzione. I ricercatori nell'ultimo lavoro affermano che il loro algoritmo migliora i predecessori riducendo al minimo la quantità di pre-elaborazione richiesta su filmati grezzi. Sebbene gli algoritmi precedenti avessero problemi a gestire le variazioni di illuminazione e la scarsa qualità dell'immagine, i loro funzionano meglio in quelle condizioni perché sono stati addestrati su un set di dati più diversificato.

Perchè importa: I ricercatori sugli animali spesso si affidano alle riprese video per tracciare i comportamenti delle popolazioni che studiano nel tempo. Ma l'ordinamento tra le enormi quantità di dati è noioso e richiede tempo e l'etichettatura manuale può essere imprecisa. Il modello dimostra un nuovo metodo promettente per accelerare la ricerca sul comportamento animale. Potrebbe anche essere utilizzato per migliorare gli sforzi esistenti per il monitoraggio delle specie in via di estinzione e trafficate.

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