Come l’Intelligenza Artificiale contribuisce alla salvaguardia della fauna selvatica

Ai E Tutela Della Fauna Selvatica

La tecnologia a cui tutti dovremmo ambire è quella che contribuisce ad apportare effettivi benefici non soltanto alle persone, ma anche agli ecosistemi. Ed è per questa ragione che l’impiego dell’Intelligenza Artificiale nella tutela e protezione della fauna selvatica è una delle applicazioni osservate con maggiore interesse.

Dal monitoraggio della posizione degli animali fino alla raccolta dei dati relativi alla loro osservazione, dall’analisi dei modelli di migrazione di alcune specie fino a quella delle loro strutture sociali, le modalità in cui l’AI può essere utilizzata a fini conservazionistici sono davvero numerose. E, se si considera l’inefficacia e l’insufficienza delle tecniche di monitoraggio tradizionalmente messe in atto per la protezione e sorveglianza degli ecosistemi, è facile comprendere perché sia fondamentale continuare a investire nell’applicazione di questa nuova tecnologia.  

Perché l’AI funziona nella conservazione delle specie animali

L’intelligenza Artificiale è una soluzione vincente nella tutela della fauna perché, innanzitutto, è in grado di presidiare in modo ottimale ambienti che, per il personale umano, sarebbero praticamente impossibili da raggiungere – o quantomeno fisicamente estenuanti.

In secondo luogo, le moderne capacità di analisi tipiche di questa tecnologia permettono di ottenere dati molto più estesi, puntuali, approfonditi ed efficienti.

Infine, va considerato che l’AI applicata all’ambito wildlife non è più così dispendiosa com’era un tempo – o come potrebbe essere percepita. In questo senso, la ricerca “Perspectives in machine learning for wildlife conservation” pubblicata quest’anno sulla nota rivista Nature sottolinea che l’acquisizione di dati conservazionistici è ora implementata proprio dall’utilizzo di sensori più economici e, quindi, anche più accessibili. Il potenziale di tali applicazioni su larga scala è virtualmente infinito, e sebbene sia necessario applicare in modo sempre più massivo il Machine Learning per distillare in modo efficiente le informazioni raccolte in dati rilevanti, le prospettive di sviluppo rimangono comunque estremamente interessanti.

Con l’aiuto dell’Artificial Intelligence, biologi e conservazionisti potranno beneficiare degli ampi set di dati generati dai moderni sensori combinandoli con tecniche di apprendimento automatico: a partire da una stretta collaborazione interdisciplinare tra specialisti della fauna e specialisti della Data Science, sarà anche possibile formare in futuro una nuova generazione di Scientist specializzati in un’inedita disciplina che mescola analisi, ecologia e conservazione.

Ferme restando le prospettive di domani, quali sono i modi in cui attualmente l’Intelligenza Artificiale contribuisce alla sopravvivenza delle specie selvatiche?

L’Intelligenza Artificiale è sempre più importante nel conteggio delle specie a rischio

Conoscere il rischio di estinzione di una determinata specie animale significa, prima di tutto, avere la certezza del numero degli esemplari rimasti. In questo senso, l’Intelligenza Artificiale offre risposte che le metodiche di sorveglianza e monitoraggio tradizionali non potrebbero in alcun modo ottenere.

Nel 2020, la società di data science Appsilon ha avviato una collaborazione con l’università scozzese di Stirling e l’ANPN, l’agenzia dei parchi nazionali del Gabon, sviluppando un particolare algoritmo di classificazione delle immagini per il monitoraggio della biodiversità su larga scala. Chiamato Mbaza AI, il sistema è impiegato attualmente nei parchi nazionali gabonesi di Lopé e Waka, e ha permesso di analizzare oltre 50.000 immagini raccolte da 200 trappole fotografiche disseminate su un’estensione pari a 7000 chilometri quadrati di foresta, con una precisione pari addirittura al 96%.

In termini pratici, Mbaza AI permette ai conservazionisti di rintracciare e monitorare gli animali e intervenire rapidamente solo quando e dove necessario. L’algoritmo è peraltro perfettamente funzionante anche offline o in luoghi a scarsa connettività Internet, e l’intento è ora di estendere il suo impiego nei parchi di tutta l’Africa occidentale e orientale.

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L’AI è uno strumento potente per arginare il bracconaggio

Il bracconaggio è un crimine che, nel giro di un paio di secoli, ha portato alla rapidissima e drammatica scomparsa di un’infinità di specie animali. Diffuso ancora oggi in tutto il mondo perché sostenuto e finanziato da enormi reti di criminalità organizzata, rappresenta una della cause principali di depauperamento della biodiversità specialmente nei Paesi in via di sviluppo, che dovrebbero invece poter beneficiare dell’immensa ricchezza garantita dalla presenza di specie animali da osservare, studiare e tutelare con la massima cura.

L’Artificial Intelligence può contribuire ad arginare questo tragico fenomeno, e un esempio è rappresentato dal suo utilizzo nel Parco Nazionale Kafue, in Zambia: un territorio di 22.400 chilometri quadrati abitato da oltre 6600 elefanti africani, al cui confine si estende il grande lago Itezhi-Tezhi – che rappresenta uno dei principali punti di accesso dei bracconieri.

Dal 2019, il parco utilizza l’AI per migliorare e rendere più precise le tradizionali operazioni umane di tutela della fauna, attraverso la creazione di una sorta di “recinzione virtuale” lunga quasi 20 chilometri proprio in prossimità del lago. Sono state quindi installate termocamere a infrarossi che registrano ogni imbarcazione che si sposta sullo specchio d’acqua, senza interruzioni. Monitorate dai ranger del parco, le termocamere permettono di rispondere tempestivamente a qualunque indicatore di attività illegale, rendendo la sorveglianza del personale umano più mirata ed efficiente – specialmente perché l’AI permette di evitare falsi allarmi quali, ad esempio, il transito di specie migratorie da e verso il perimetro.

L’Intelligenza Artificiale riduce la perdita di acque superficiali

Nella conservazione e sopravvivenza degli ecosistemi, l’acqua ha chiaramente un ruolo più che centrale. Le sue quantità, come è noto, stanno drammaticamente diminuendo: il solo Brasile ha registrato, negli ultimi trent’anni, la perdita di oltre il 15% delle sue acque superficiali e la consapevolezza di tale crisi è emersa proprio grazie all’impiego della tecnologia AI.

L’incremento inarrestabile della popolazione, la crescente urbanizzazione delle zone umide del Paese, la deforestazione e la crisi climatica globale hanno pesantemente danneggiato le acque superficiali brasiliane, come emerso nel 2021 dal progetto idrico MapBiomas: grazie all’elaborazione di oltre 150.000 immagini generate dai satelliti Landsat 5, 7 e 8 della NASA dal 1985 al 2020, è stato finalmente possibile quantificare con esattezza e precisione la riduzione delle risorse idriche naturali nel Paese, dal momento che l’AI è in grado di distinguere queste ultime dai bacini artificiali – ossia creati dall’uomo.

Questi dati sono ora considerati il punto di partenza per individuare una soluzione reale e mettere in pratica tutte le necessarie misure di tutela.

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L’Intelligenza Artificiale al servizio delle regine degli oceani: le balene

Conoscere con esattezza i luoghi in cui le balene stanziano o si riproducono è il primo passo per proteggerle e, in questo senso, l’AI arriva laddove l’uomo non potrebbe mai: se, infatti, osservare gli spostamenti dei cetacei dalla superficie è particolarmente complesso e limitante, specialmente su ecosistemi immensi come gli oceani, poter seguire il loro canto distintivo – che viaggia per centinaia di chilometri sott’acqua – rappresenta l’approccio giusto.

La NOAA (National Oceanic and Atmospheric Association) impiega quindi l’Intelligenza Artificiale nell’oceano Pacifico monitorando le popolazioni di balene e megattere con l’ausilio di particolari registratori acustici, che possono presidiare senza particolari problemi anche isole remote e aree di difficile accesso.

Negli ultimi quattordici anni, l’impiego di questa tecnologia ha permesso di raccogliere circa 190.000 ore di registrazioni del canto delle balene: un risultato impensabile se avessimo dovuto basarci soltanto sulle attività di raccolta tradizionali!

Nel 2018, il NOAA ha inoltre collaborato con il team di bio-acustica di Google per creare un modello ML in grado di riconoscere questi particolari segnali sonori, riuscendo a stabilire con certezza la presenza di cetacei nell’area delle Hawaii e in luoghi fino in quel momento mai neppure considerati, come la Kingman Reef.

L’Artificial Intelligence protegge anche i koala

Come è noto, le popolazioni di koala australiani soffrono da tempo un grave declino causato dall’inarrestabile urbanizzazione e dalla conseguente perdita di habitat, dagli attacchi perpetrati da parte di altre specie, dagli incendi boschivi e dagli incidenti stradali. Riuscire a garantire la sopravvivenza di questa specie risulta oggi estremamente difficoltoso, specialmente perché il numero dei koala e la loro distribuzione sul territorio non sono noti con certezza.

Ed è qui che entra in gioco la tecnologia, con la creazione di un hub di AI per la conservazione finanziato da fondi federali e dall’associazione Landcare Australia: questo progetto servirà non soltanto a tutelare i koala, ma anche altre specie a rischio di estinzione.

Il sistema impiega droni e immagini a infrarossi in sinergia con un particolare algoritmo per analizzare le “firme termiche” lasciate dagli animali. Lanciato dopo i gravissimi incendi boschivi che hanno colpito il Paese nel 2019 e nel 2020, il progetto si è focalizzato sull’identificazione delle popolazioni di koala sopravvissute e, più specificamente, su quelle presenti a Kangaroo Island, ma potrebbe ben presto estendersi a ulteriori ricerche proprio in virtù dell’estrema precisione e puntualità dei dati prodotti.

Andrea Bergonzi

Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali. Prima di entrare nel mondo della Data Science ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari e research editor. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Predictive Analytics e Business Intelligence.

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    Andrea Bergonzi

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    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali. Prima di entrare nel mondo della Data Science ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari e research editor. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Predictive Analytics e Business Intelligence.