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Cientistas adotam IA para conseguir estudar macacos no habitat natural

por SampaNews 8 de agosto de 2026
8 de agosto de 2026
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Um grupo de cientistas da Emory University e do Georgia Institute of Technology encontraram um jeito tecnológico de estudar macacos que ficam a quilômetros de distância de um laboratório. O método usa inteligência artificial (IA) como aliada.

No artigo acadêmico recém publicado pela equipe, os pesquisadores apresentam o projeto chamado de CapuchinAI. O nome é inspirado no próprio tema do estudo: os macacos-pregos, em inglês conhecidos como capuchin monkeys.

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A ideia une reconhecimento facial e testes cognitivos rápidos para conseguir um feito difícil para pesquisadores: estudar de forma precisa e rigorosa os hábitos de animais fora do laboratório — onde esse tipo de tarefa é bem mais difícil de se fazer e controlar, mas rende resultados mais precisos por serem o habitat natural dos participantes.

Como a IA ajuda nesse caso?

O CapuchinAI é um sistema conjunto composto por quatro grandes elementos:

  • Uma tela sensível ao toque, que por enquanto só exibe um retângulo na cor azul;
  • Um dispositivo de armazenamento de comida, aberto apenas quando o animal toca no painel;
  • Uma câmera para registrar o rosto de alguns dos participantes e fazer o monitoramento individualizado;
  • Um sistema de IA que reconhece os macacos-prego de uma região e faz a aplicação dos testes, além de medir e processar os resultados.

O conjunto inteligente foi instalado na Costa Rica, onde os macacos-prego estudados estão localizados, e identifica automaticamente quando alguns dos habitantes da região se aproximam do conjunto.

Ele então apresenta uma tarefa de aprendizagem adaptada ao progresso já feito por cada animal. Segundo os pesquisadores, os macacos entenderam com alguma rapidez que o toque na tela sensível ao toque libera uma recompensa em forma de comida.

A pesquisa ainda precisa ser aprimorada para conseguir reconhecer mais dos habitantes da região e refinar o equipamento, que roda externamente a partir de um Raspberry Pi com uma bateria de até nove horas de duração.

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