En humanos, esta tecnología supone una amenaza para la privacidad pero resulta útil para ayudar a los científicos a comprender mejor el comportamiento de los chimpancés salvajes
A lo largo de los últimos años, el reconocimiento facial ha desarrollado cierta mala reputación porque supone un riesgo para la privacidad de los usuarios . Ya se utiliza en China, como dato curioso, para avergonzar a los peatones que cruzan un paso de cebra en rojo (al hacerlo, su cara aparece en un cartel luminoso a la vista de todos). El Gran Hermano que vigila también recoge datos para tomar decisiones de más peso, como otorgar o no hipotecas o un trabajo. Pero fuera del ámbito humano, un equipo de investigadores de la Universidad de Oxford ha descubierto un nuevo propósito bastante más loable para esta tecnología: ayudarlos a monitorear los comportamientos e interacciones de los chimpancés para mejorar la comprensión que los científicos tienen de estos animales y de sus interacciones sociales. También podría usarse para mejorar los esfuerzos existentes para rastrear especies en peligro de extinción.
El estudio, publicado en la revista científica Science Advances a principios de este mes, explica que el algoritmo de aprendizaje profundo está entrenado para reconocer el sexo y la identidad de los chimpancés salvajes. Para conseguirlo, utilizaron aproximadamente 50 horas de imágenes tomadas durante 14 años. "Los científicos extrajeron 10 millones de imágenes faciales de 23 chimpancés y las introdujeron en una red neuronal profunda. El modelo resultante fue capaz de identificar individuos con hasta un 93% de precisión y clasificar su sexo correctamente hasta el 96% de las veces", explican en MIT Technology Review.
Al comparar el desempeño de la maquina con la de los humanos, los investigadores encontraron que el modelo fue el doble de eficiente que los expertos en etiquetado que necesitaron casi una hora para completar la tarea, y cuatro veces mejor que los novatos que necesitaron casi dos horas. El modelo, en contraste, solo necesitó una fracción de segundo. Eso sí, las pocas veces que falló, confundió el trasero de un chimpancé con una cara.
Este nuevo uso del reconocimiento facila, posibilitado por la inteligencia artificial, facilita considerablemente la tarea de los científcios. Una de las técnicas que utilizan los investigadores para rastrear a los animales y estudiar los comportamientos de las poblaciones con el paso del tiempo es el uso de imágenes de vídeo. Después de recoger gigas y gigas de imágenes en movimiento, resulta complicado clasificarlas e identificar y reconocer a cada uno de los animales que aparecen en ellas. Clasificar las grandes cantidades de datos que acumulan es tedioso y requiere mucho tiempo. Además, etiquetarlas de forma manual puede llevar a resultados inexactos. La inteligencia artificial se perfila como un método prometedor para facilitar estas tareas y acelerar la investigación en el comportamiento animal.
Esta no es la primera vez que se usa el reconocimiento facial para rastrear animales. ChimpFace es una herramienta similar que se utiliza principalmente para combatir el tráfico ilegal de chimpancés. Otros estudios han tratado de rastrear lemures, babuinos y otras especies de primates en peligro de extinción. Sin embargo, el algoritmo de este último trabajo, según los investigadores, mejora a los predecesores porque minimiza la cantidad de procesamiento requerido en las imágenes en bruto. Los algoritmos anteriores tenían problemas para manejar las variaciones de iluminación y la mala calidad de la imagen, el nuevo algoritmo funciona mejor en esas condiciones porque se entrenó en un conjunto de datos más diverso.
