I comportamenti dei primati in Natura sono molto complessi e difficili da studiare, richiedono ore ed ore di osservazioni e l’analisi di sfumature talvolta impercettibili. Gli scienziati dell’Università di Oxford hanno sviluppato nuovi modelli di intelligenza artificiale (AI), applicata alle registrazioni video, per riconoscere i comportamenti degli scimpanzé di due popolazioni di scimpanzé selvatici dell’Africa occidentale da Bossou in Guinea e dal Parco Nazionale di Cantanhez in Guinea-Bissau.
Il metodo permetterà ai ricercatori di ridurre significativamente il tempo e le risorse dedicate all’analisi del comportamento degli animali nei filmati, secondo il nuovo documento pubblicato oggi su Science Advances.
Il nuovo modello informatico è stato sviluppato per catturare diversi comportamenti degli scimpanzé in Natura: la rottura delle noci, il cibarsi e il tamburellare sugli alberi. Lo strumento è il primo del suo genere a riconoscere automaticamente il comportamento nei primati selvatici utilizzando sia l’audio, sia il video. Il sistema applica gli sviluppi dei software utilizzati per il riconoscimento facciale umano.
«I nostri modelli possono essere applicati a migliaia di ore di registrazioni video di scimpanzé nel loro habitat naturale realizzati con trappole fotografiche o di filmati d’archivio» dice Max Bain, ricercatore al Dipartimento di Ingegneria dell’Università di Oxford.
Con l’ampio dispiegamento di trappole fotografiche e l’accesso ad archivi video frutto di ricerca sul campo, analizzare l’enorme volume di comportamenti animali utilizzando ricercatori umani sta diventando sempre più difficile.
Per specie come gli scimpanzé, che hanno una notevole complessità comportamentale, i confronti incrociati di dati video provenienti da siti diversi, utilizzando l’Intelligenza Artificiale, è un’opportunità entusiasmante per catturare le minime varianti tra i gruppi e l’evoluzione del comportamento nel tempo.
«Il nostro metodo non è limitato agli scimpanzé, ma può essere “addestrato” a riconoscere il comportamento di qualsiasi specie – spiega Bain –. Speriamo che altri team e ricercatori possano applicare i nostri metodi all’avanguardia ad altre specie».
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