Gli esperti di intelligenza artificiale sviluppano un approccio ai big data per la conservazione della fauna selvatica
 

Un gruppo di esperti di intelligenza artificiale (AI) ed ecologia animale dell’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne hanno sviluppato un nuovo approccio ai big data per migliorare la ricerca sulle specie selvatiche e migliorare la conservazione della fauna selvatica. 

Il nuovo studio è stato pubblicato su Nature Communications . 

Raccolta di dati sulla fauna selvatica
Il campo dell’ecologia animale ora si basa sui big data e sull’Internet delle cose, con enormi quantità di dati raccolti sulle popolazioni di animali selvatici attraverso tecnologie come satelliti, droni e telecamere automatiche. Queste nuove tecnologie si traducono in sviluppi della ricerca più rapidi, riducendo al contempo al minimo l’interruzione degli habitat naturali. 

Molti programmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per analizzare set di dati di grandi dimensioni, ma spesso sono generali e non sufficientemente precisi per osservare il comportamento e l’aspetto degli animali selvatici. 

Il team di scienziati ha sviluppato un nuovo approccio per aggirare questo problema e lo ha fatto combinando i progressi della visione artificiale con l’esperienza degli ecologisti. 

Sfruttando l’esperienza degli ecologisti
Gli ecologisti attualmente utilizzano l’intelligenza artificiale e la visione artificiale per estrarre caratteristiche chiave da immagini, video e altre forme di dati visivi, che consentono loro di svolgere attività come la classificazione delle specie selvatiche e il conteggio dei singoli animali. Tuttavia, i programmi generici che vengono spesso utilizzati per elaborare questi dati sono limitati nella loro capacità di sfruttare le conoscenze esistenti sugli animali. Sono anche difficili da personalizzare e sono soggetti a problemi etici relativi ai dati sensibili. 

Il Prof. Devis Tuia è il capo del Laboratorio di Scienze Computazionali Ambientali e Osservazione della Terra dell’EPFL e autore principale dello studio. 

“Volevamo interessare più ricercatori a questo argomento e unire i loro sforzi in modo da andare avanti in questo campo emergente. L’intelligenza artificiale può fungere da catalizzatore chiave nella ricerca sulla fauna selvatica e nella protezione ambientale in senso più ampio”, afferma il prof. Tuia.

Per ridurre il margine di errore di un programma di intelligenza artificiale addestrato a riconoscere una specie specifica, gli informatici dovrebbero essere in grado di sfruttare le conoscenze degli ecologisti animali. 

La prof.ssa Mackenzie Mathis è a capo della Cattedra di neuroscienze integrative della Fondazione Bertarelli dell’EPFL e coautrice dello studio. 

“Qui è dove la fusione di ecologia e apprendimento automatico è fondamentale: il biologo sul campo ha un’immensa conoscenza del dominio sugli animali studiati e noi, in quanto ricercatori di apprendimento automatico, il lavoro è lavorare con loro per creare strumenti per trovare una soluzione”, ha affermato . 

Non è la prima volta che Tuia e il team di ricercatori affrontano questo problema. Il team ha precedentemente sviluppato un programma per riconoscere le specie animali basato sulle immagini dei droni, mentre Mathis e il suo team hanno sviluppato un pacchetto software open source per aiutare gli scienziati a stimare e monitorare le pose degli animali. 

Per quanto riguarda il nuovo lavoro, il team spera che possa catturare un pubblico più ampio.

“Una comunità sta prendendo costantemente forma”, afferma Tuia. “Finora abbiamo usato il passaparola per costruire una rete iniziale. Abbiamo iniziato due anni fa con le persone che ora sono gli altri autori principali dell’articolo: Benjamin Kellenberger, anche lui all’EPFL; Sara Beery al Caltech negli Stati Uniti; e Blair Costelloe al Max Planck Institute in Germania.

Di ihal

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