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Ricerca scientifica

L'AI svela il linguaggio nascosto dei primati: la rivoluzione scientifica dell'Università di Torino

Uno studio innovativo rivela le sfumature delle emozioni in lemuri e gibboni, trasformando la ricerca sul comportamento animale

L'Intelligenza Artificiale Decodifica le Espressioni dei Primati: Un Passo Avanti dalla Foresta al Laboratorio

Uno studio innovativo rivela le sfumature delle emozioni in lemuri e gibboni, trasformando la ricerca sul comportamento animale

L'Università di Torino ha aperto una nuova frontiera nello studio della comunicazione animale, segnando un significativo avanzamento nella ricerca scientifica grazie alla combinazione di biologia, tecnologia e innovazione. Grazie all'applicazione delle tecniche di deep learning, un'area finora inesplorata si è schiusa: la decodifica delle espressioni facciali di primati non umani, come lemuri e gibboni. Questo studio pionieristico, pubblicato sulla rivista "Ecological Informatics", rappresenta un balzo in avanti nella comprensione del comportamento animale e apre la strada a studi comparativi su larga scala.

Se l'intelligenza artificiale è ormai un alleato consolidato nell'analisi delle espressioni umane, la sua applicazione al mondo animale rappresenta una vera e propria rivoluzione. Filippo Carugati, dottorando in Scienze Biologiche e Biotecnologie Applicate e primo autore del lavoro, ha affermato che, all'inizio dello studio, tre anni fa, l'applicazione delle tecniche di deep learning al riconoscimento delle espressioni facciali di specie diverse dall'uomo rappresentava un territorio completamente inesplorato

Il cuore pulsante di questa ricerca si trova nella foresta di Maromizaha, in Madagascar, dove studenti e dottorandi dell'Università di Torino hanno potuto osservare lemuri indri e sifaka nel loro habitat naturale. Questo approccio ha permesso di confrontare i dati raccolti in natura con quelli ottenuti da gibboni filmati in cattività, offrendo una visione più completa e autentica delle espressioni facciali di questi primati.



Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, i ricercatori sono riusciti a classificare i gesti vocalizzati e non vocalizzati delle diverse specie con una precisione sorprendente. Alcuni algoritmi hanno superato il 90% di accuratezza, dimostrando che, con un training su una percentuale di dati inferiore al 5%, è possibile ottenere risultati di identificazione corretta delle espressioni superiori al 95%.

"Lo studio delle espressioni facciali di scimmie e lemuri è storicamente legato ad analisi fortemente soggettive", spiega il prof. Marco Gamba, zoologo, senior author del progetto e presidente del Corso di Laurea Magistrale Evoluzione del Comportamento Animale e dell'Uomo. "Con questo studio, abbiamo dimostrato come l'AI possa superare i limiti delle analisi tradizionali, riducendo i tempi e aumentando l'accuratezza."

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