✨︎ Resumen (TL;DR):
- Emory y Georgia Tech instalaron una estación con pantalla táctil, reconocimiento facial y dispensador de comida en la Reserva Forestal Taboga.
- 16 capuchinos carablanca la usaron; 10 aprendieron a activar el premio, 8 completaron la asociación y 5 la conservaron una semana.
- El piloto mostró únicamente un cuadro azul. Las tareas de memoria, control de impulsos y flexibilidad cognitiva están diseñadas, pero aún no se aplican.
Un equipo de la Universidad Emory y de Georgia Tech probó CapuchinAI con 16 capuchinos carablanca salvajes en la Reserva Forestal Taboga, Guanacaste, Costa Rica, entre julio y agosto de 2025. El sistema busca medir la cognición de primates sin sacarlos del bosque, pero este piloto solo registró participación y aprendizaje de una recompensa: todavía no aplicó pruebas de memoria, control de impulsos o flexibilidad cognitiva.
Trompudo abrió la primera interacción
El equipo dejó una caja de madera con pantalla táctil en la reserva y esperó. Durante dos días no hubo visitas. Al tercero, un macho llamado Trompudo se trepó a la caja, la golpeó por detrás y terminó tocando la pantalla. El aparato soltó una rodaja de plátano seco.
El artículo de American Journal of Primatology presenta CapuchinAI como el primer método escalable para medir la cognición de primates salvajes sin sacarlos del bosque. Durante julio y agosto de 2025, 16 capuchinos carablanca interactuaron con el aparato y 10 aprendieron a activar la recompensa. El límite del piloto es claro: no se aplicó ninguna prueba cognitiva.
CapuchinAI es una estación de campo que combina reconocimiento facial en tiempo real, una pantalla táctil y un dispensador automático de comida. Cuando detecta que un capuchino se acerca, empieza a grabar video, muestra un estímulo y suelta un premio si el animal responde.
El sistema corre en una Raspberry Pi 5 instalada dentro de un marco de pino. Una sola persona puede cargar la estructura. El trabajo está firmado por Federico Sánchez Vargas, Sai Rakshith Potluri, Jacob Abernethy y Marcela Benítez.
El piloto midió participación, no inteligencia
El artículo es un trabajo de método: describe el desarrollo de un paradigma, no un hallazgo sobre la mente de los capuchinos. El único estímulo del piloto fue un cuadro azul que cubría toda la pantalla. Al tocarlo, entregaba plátano y después dejaba la pantalla en negro durante dos segundos antes del siguiente intento.
Las pruebas que el equipo diseñó para una etapa posterior sí buscan medir capacidades cognitivas. Incluyen tareas de emparejamiento demorado para memoria, ejercicios de “responde o no respondas” para control de impulsos y reversiones de regla para flexibilidad cognitiva. El artículo las describe y cita, pero todavía no se administraron.
El modelo que debe distinguir a los 16 individuos y asignar a cada uno su propio nivel apenas está en etiquetado. Sin esa identificación individual, el sistema no puede comparar el desempeño de cada capuchino en una batería personalizada.
Los investigadores presentaron el aparato a dos grupos habituados: Tenori, con 25 individuos, y Palmas, con 26. Cada grupo tuvo seis sesiones. Dieciséis monos tocaron la pantalla y otros 14 se quedaron mirando sin acercarse.
De los 16 que interactuaron con la caja, 10 aprendieron a activar la recompensa. Ocho formaron la asociación completa, definida por dirigir casi todos sus toques a la pantalla y girarse hacia el dispensador antes de recibir el premio.
Cinco capuchinos conservaban intacta esa asociación después de una semana sin volver a ver la caja. En Tenori apareció un noveno candidato, pero no pudo confirmarse porque se acabaron las rodajas de plátano seco.
La pantalla acepta dedos, labios y lengua
El contacto con los labios tiene una explicación de hardware. La pantalla usa una capa táctil infrarroja que el equipo eligió porque es barata, resistente y se activa con cualquier parte del cuerpo. El artículo enumera dedo, mano, boca, uña o lengua.
Los capuchinos que investigaron la caja con los labios descubrieron que esa forma de contacto funcionaba. El texto lo describe como una forma de exploración individual, no como un truco aprendido, justo el tipo de conducta que el sistema puede registrar.
Federico Sánchez Vargas, primer autor y doctorando en antropología en Emory, explicó: “Además de su naturaleza exploradora, algo notable de los capuchinos es su persistencia.”
CapuchinAI tampoco es la primera pantalla táctil llevada a un bosque. Harrison, Mohr y van de Waal llevaron una laptop a monos vervet en libertad en 2023. La diferencia de este sistema está en el circuito cerrado: reconoce quién está frente a la pantalla y decide qué mostrar sin que una persona lo opere.
El reconocimiento facial aún no cubre a todos
El modelo de reconocimiento facial Multiple Capuchins v1.0 se entrenó con 2,160 imágenes distribuidas por igual entre seis machos adultos: Pery, Pirulo, Pele, Pesto, Pio y Pedro.
En el piloto, los capuchinos que más usaron el aparato también fueron machos adultos y subadultos. Una hembra adulta y una juvenil se acercaron a investigar la caja, pero fueron desplazadas antes de llegar a utilizarla.
Para un método que pretende medir diferencias entre individuos, esa composición deja una limitación clara: la muestra está cargada hacia machos. Los autores lo reconocen y proponen instalar varias estaciones repartidas por el territorio de cada grupo, para que el acceso no dependa de qué animal domina la plataforma.
El sistema ya limita cuántos premios puede llevarse un mismo animal por sesión. La medida busca evitar que un individuo dominante monopolice la máquina.
Marcela Benítez, profesora asistente de antropología en Emory y autora sénior, explicó por qué el equipo prefiere trabajar en el bosque: “No evolucionó en un laboratorio, sino en entornos complejos y competitivos.”
Una caja de pino con componentes disponibles
La infraestructura de Taboga es costarricense. La reserva comprende casi 300 hectáreas de bosque seco tropical dentro de una finca experimental de la Universidad Técnica Nacional, en Guanacaste, con permisos del SINAC y de la propia universidad.
El proyecto Capuchinos de Taboga está ahí desde junio de 2017. El sitio tiene la mayor densidad de capuchinos carablanca registrada en libertad.
El marco de pino mide 19 por 21 pulgadas, pesa aproximadamente 15.9 kilos y una sola persona puede transportarlo. El equipo utilizó:
- Una Raspberry Pi 5 y una pantalla de 15 pulgadas con capa táctil infrarroja.
- Una webcam HD que alimenta el modelo a más de 30 cuadros por segundo.
- Un dispensador rotatorio impreso en 3D, con capacidad para 32 rodajas de plátano seco, movido por un motor de 12 voltios.
- Dos baterías portátiles de viaje y una batería de 12 voltios, suficientes para 8 horas seguidas.
- Tablas de pino, sellador de terraza, tiras de hule y tubo plástico, comprados en una tienda de artículos para el hogar.
Marcela Benítez y Federico Sánchez Vargas armaron la caja en el garaje de ella. El contraste de escala es directo: esa misma semana, otra empresa levantó cientos de millones de dólares para introducir IA en operaciones mineras.
El código y el plano son públicos
El equipo publicó el código y el plano de construcción completos, siguiendo una lógica de modelos y pesos abiertos. La versión del preprint que circula en bioRxiv incluso sumó un resumen en español.
Al probar el modelo general, los autores encontraron que ya detecta caras humanas, de titíes y de macacos. Una estación para monos aulladores o monos araña tendría así un punto de partida sin entrenar desde cero.
Para México y otros países de América Latina, el código y el plano permiten evaluar una adaptación, aunque los autores ponen dos condiciones. El sistema funciona mejor donde los animales ya están acostumbrados a plataformas de prueba y donde los permisos permiten darles comida. No todos los sitios reúnen esas características.
Una cobertura de Digital Trends planteó una objeción incómoda: si los monos del bosque terminan como público de prueba para la IA. El trabajo responde con decisiones concretas. Si el sistema no detecta una cara de capuchino, no entrega premio. Los coatíes que se acercan a hurgar la caja se quedan sin recompensa y pierden el interés.
El plátano seco es un alimento que estos animales ya buscan por su cuenta. Además, los datos de GPS de largo plazo no muestran cambios en sus rutas diarias. Los investigadores nunca fueron vistos manipulando las recompensas.
El siguiente paso sí será cognitivo
Lo que Taboga demostró en dos semanas es acotado: un mono salvaje se sentó voluntariamente frente a una pantalla y volvió a hacerlo una semana después.
El resultado pendiente es que el sistema distinga por la cara a cada uno de los 16 capuchinos y les asigne su propia tarea. Solo entonces podrá ejecutarse la batería diseñada para memoria, control de impulsos y flexibilidad cognitiva.
Por ahora, CapuchinAI demostró que una estación autónoma puede registrar la participación de monos salvajes en su propio entorno. Todavía no demostró cómo piensan.
