Modelli di AI per aiutare a identificare specie invasive di piante in tutto il Regno Unito
Scienziati ambientali e ricercatori di intelligenza artificiale stanno utilizzando l’IA per combattere una specie invasiva che si sta diffondendo in tutto il Regno Unito. I ricercatori del UK Centre for Ecology and Hydrology (UKCEH) e Birmingham hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale destinato a rilevare regioni come i bordi della strada per la presenza di varie specie invasive , tra cui il nodo giapponese.
Il poligono giapponese è una specie invasiva che può danneggiare i paesaggi e gli edifici naturali in tutto il Regno Unito, in quanto è in grado di danneggiare le fondamenta degli edifici. È spesso considerata una delle specie di piante invasive più dannose e aggressive nel Regno Unito. Sbarazzarsi del nodo giapponese spesso si rivela difficile perché si rivela difficile da trovare e identificare. I ricercatori dell’IA sperano che gli algoritmi di apprendimento automatico possano ridurre il tempo e le risorse necessarie per identificare il nodo giapponese.
I dati di addestramento per il modello sono stati raccolti attraverso l’uso di telecamere ad alta velocità poste in cima ai veicoli, che hanno raccolto immagini di circa 120 miglia di vegetazione sul ciglio della strada. Gli ecologisti esamineranno le immagini ed etichetteranno il nodo, e le immagini avranno la loro posizione GPS taggata. Le immagini etichettate verranno quindi utilizzate per addestrare un modello di visione computerizzata per riconoscere campioni di linfonodo giapponese. Lo stesso processo verrà utilizzato per riconoscere altre specie di piante invasive trovate nel Regno Unito, come il balsamo dell’Himalaya e i rododendri. Il sistema sarà inoltre utilizzato per rilevare i frassini, che sono originari del Regno Unito ma che rischiano di essere decimati dalle malattie.
Il modello AI sarà testato nel corso di un progetto pilota di 10 mesi. Il team di ricerca afferma che ci sono sfide che il team deve superare, ad esempio la sicurezza che le immagini catturate dalle telecamere siano di qualità costante e che quando vi siano più specie in una singola immagine tutte le specie siano correttamente identificate. Se il programma pilota finisse per fornire risultati promettenti, potrebbe finire per essere adattato per l’uso in altri paesi del mondo, aiutando questi paesi a combattere i propri problemi di specie invasive. In qualità di ecologo computazionale presso UKCEH, il dott. Tom August, è stato citato da The Next Web :
“Le specie di piante invasive tendono a crescere nei corridoi, motivo per cui ci siamo concentrati su sondaggi lungo la strada di un ecologo computazionale presso UKCEH. Se il pilota ha successo, questo potrebbe essere ingrandito in altri paesi o per altre specie di piante, alberi o persino insetti e animali. “
Secondo agosto, i modelli di intelligenza artificiale offrono molte possibilità per conoscere il mondo naturale e progettare soluzioni efficienti e convenienti per le specie invasive. UKCEH sta collaborando con Keen AI, una società di AI con sede a Birmingham. Il fondatore di Keen AI, Amjad Karim, è stato citato da Science Focus affermando che l’uso di modelli di intelligenza artificiale per analizzare immagini e rilevare specie invasive può aiutare a ridurre i costi e garantire sicurezza ai proprietari terrieri, alle agenzie autostradali e ai responsabili politici. Il metodo principale per la raccolta di immagini lungo la strada richiede attualmente geometri e quella strada viene temporaneamente chiusa mentre completano il loro lavoro.
Il nuovo progetto progettato da UKCEH e Keen AI è solo l’ultimo di una tendenza in crescita che vede l’applicazione dell’IA per combattere le specie invasive. Alla fine dell’anno scorso, i ricercatori di intelligenza artificiale di Microsoft e CSIRO hanno unito le forze per progettare un modello di intelligenza artificialeche può una specie invasiva chiamata para grass, trovata in tutto il Kakadu National Park in Australia. L’erba di para è un’erbaccia in rapida crescita che può diffondersi rapidamente, spostando rapidamente molte piante autoctone in una regione. I ricercatori hanno utilizzato le immagini raccolte dai droni e, una volta che il modello è stato addestrato sulle immagini etichettate, è stato in grado di identificare con successo il para erba, consentendo ai ricercatori di rimuoverlo dalle zone umide vulnerabili. Ciò ha avuto l’effetto di consentire a migliaia di oche gazza di tornare nella regione. Ancora un altro team di ricercatori della New University of Alberta ha utilizzato modelli di apprendimento automatico per progettare strategie di contenimento e mitigazione per varie specie invasive in Canada.
