Lemuri, scimpanzé, cercopitechi, oranghi, bertucce, e chi più scimmie ha più ne metta. Non soltanto queste specie sono macroscopicamente diverse fra loro, ma ciascun singolo animale differisce da altri esemplari della sua stessa razza per dettagli a volte quasi impercettibili. Tuttiavia l'intelligenza artificiale, unita alla biometria, può accorgersi di queste peculiarità con notevole accuratezza: è stata questa l'idea ispiratrice dei ricercatori dell'Università del Michigan autori di PrimNet, un sistema di riconoscimento facciale creato per mappare non i volti degli esseri umani, bensì quelli degli altri primati.
L'idea può far sorridere, ma nasce dalla missione serissima di studiare alcune specie di scimmie per scopi vari, per esempio per contrastare il contrabbando illegale potendo capire quali siano stati i movimenti di un esemplare all'interno del suo habitat o da dove provenga un animale catturato. A tali finalità vengono comunemente impiegati sistemi di tracciamento fisici, che raccolgono dati via Gps per mostrare gli spostamenti di un animale, ma questo metodo è costoso (dai 400 a 4.000 dollari) e implica spesso gesti invasivi come la cattura degli animali. Il metodo di PrimNet, al contrario, è piuttosto semplice, facile ed economico da adottare.
Si è partiti da una considerazione: i sistemi di riconoscimento facciale già sviluppati per identificare gli esseri umani, come per esempio SphereFace e FaceNet (entrambi open-source), sull'anatomia delle scimmie non risultano adeguati perché considerano variabili troppo specifiche. I ricercatori dell'Università del Michigan si erano già messi alla prova su LemurFaceID, un predecessore di PrimNet, applicabile però solo allo studio dei lemuri.
Il nuovo sistema utilizza, invece, algoritmi e reti neurali allenati per poter analizzare i tratti salienti sia delle scimmie del Madagascar, sia di scimpanzé e cercopitechi. È stata messa a punto, inoltre, un'applicazione mobile (funzionate su dispositivi Android) che mette all'opera il software di riconoscimento biometrico in poche mosse: si fa una foto o si registra un video con lo smartphone, poi si carica lo scatto o il fotogramma della scimmia all'interno dell'app indicando a quale specie appartenga fra lemuri, cercopitechi e scimpanzè. L'applicazione confronta l'immagine con quelle in archivio per determinare se si tratti di una “faccia nota”, cioè di un esemplare già osservato precedentemente.
Testata sul campo, questa tecnologia si già è dimostrata capace di azzecare il riconoscimento in oltre il 90% dei casi (quasi 94% nel caso dei lemuri), superando l'accuratezza di altri sistemi di riconoscimento facciale per esseri umani. Con il crescere dei dati a disposizione, inoltre, gli algoritmi diventeranno sempre più abili e sofisticati.