Desarrolladores estadounidenses han presentado PrimNet, un sistema informático que reconoce ejemplares de 14 especies de primates. El algoritmo funciona en base a la red neuronal de convolución y reconoce a los animales con una precisión de más del 90% y, según los autores, puede ayudar a mantener un registro de las especies en peligro de extinción. La preimpresión del artículo se publica en arXiv.

Hasta la fecha, alrededor del 60% de todas las especies de primates están al borde de la extinción. Durante la investigación de campo, los biólogos necesitan monitorear de cerca los cambios en la cantidad de animales, especialmente de las especies en peligro de extinción, un trabajo laborioso, para el que se requiere mucho tiempo. Según los desarrolladores, bajo la dirección de Debayan Deb, de la Universidad de Michigan (EE.UU.), la nueva tecnología puede ayudar en la detección de primates salvajes.

Para entrenar a PrimNet, los científicos recolectaron tres conjuntos de datos de 11.637 imágenes de 280 ejemplares de 14 especies de primates: lémures, monos dorados y chimpancés. Se usaron fotogramas de videos y fotos de animales. Debido a la abundancia de pelo en las caras de los animales, los ojos y la boca fueron mapeados manualmente por los científicos, después de lo cual se formó una red neuronal convolucional en base a los datos obtenidos. Luego, comprobaron su trabajo comparándolo con algoritmos que reconocen de manera efectiva las caras humanas: Google FaceNet, SphereFace, el algoritmo inventado por los desarrolladores de la Universidad de Georgia (EE.UU.), así como el sistema de reconocimiento de lémures desarrollados por los autores anteriormente. El nuevo algoritmo superó a todos los previamente desarrollados: PrimNet reconoció correctamente a los ejemplares en el 93,76% de los casos (en comparación con los 92%, 90% y 87% mostrado por otros algoritmos).

El algoritmo también fue utilizado por los desarrolladores para crear la aplicación PrimId para teléfonos inteligentes en Android. Con ella se puede identificar a un primate (entre los que se tienen en la base de datos). En caso de que el sistema no encuentre una coincidencia absoluta, al usuario se le da una lista de cinco candidatos. Dichas aplicaciones pueden convertirse en una alternativa asequible a equipos costosos y trabajos laboriosos, que generalmente son necesarios para un recuento preciso de las poblaciones de animales.

Fuente: nmas1.org