Quando l’intelligenza artificiale (AI) è accoppiata con le odierne applicazioni per smartphone, può fare cose come identificare le specie vegetali con elevata precisione e aiutare a rilevare i cambiamenti ecologici. Tutto questo può essere fatto da chiunque, quindi non è necessaria una formazione specializzata e ci offre maggiori opportunità di raccogliere informazioni sulle condizioni ambientali.
Ricercatori del Centro tedesco per la ricerca integrativa sulla biodiversità (iDiv), il Centro di rilevamento remoto per la ricerca sul sistema terrestre (RSC4Earth) dell’Università di Lipsia (UL) e il Centro Helmholtz per la ricerca ambientale (UFZ), l’Istituto Max Planck di biogeochimica (MPI-BGC ) e l’Università Tecnica di IImenau si sono proposti di determinare l’affidabilità di questi dati.
I ricercatori hanno raccolto e analizzato i dati dall’app mobile Flora Incognita in Germania e li hanno confrontati con il database FlorKart dell’Agenzia federale tedesca per la conservazione della natura (BfN), che contiene i dati raccolti da oltre 5.000 esperti floristici in 70 anni.
Rilevamento di modelli macroecologici
Secondo i ricercatori, sono stati in grado di scoprire modelli macroecologici in Germania con i dati raccolti, ed erano simili ai dati dell’inventario della flora tedesco. Quando i ricercatori hanno confrontato i due set di dati, tuttavia, hanno trovato importanti differenze tra i dati di Flora Incognita ei dati di inventario a lungo termine nelle regioni con una bassa densità di popolazione umana.
La dott.ssa Jana Wäldchen è l’autore principale di MPI-BGC e uno degli sviluppatori dell’app mobile.
“Naturalmente, la quantità di dati raccolti in una regione dipende fortemente dal numero di utenti di smartphone in quella regione”, ha affermato Wäldchen.
Per questo motivo, c’erano deviazioni nei dati a seconda della provenienza, come le zone rurali e le destinazioni turistiche.
Un altro fattore di impatto è il comportamento degli utenti, che ha influenzato i tipi di specie vegetali registrate dall’app.
“Le osservazioni sulle piante effettuate con l’app riflettono ciò che gli utenti vedono e ciò a cui sono interessati”, ha continuato Wäldchen.
Gli utenti hanno la tendenza a registrare specie comuni e cospicue più spesso di quelle rare, ma nonostante ciò, i ricercatori potrebbero comunque ricostruire modelli biogeografici familiari a causa della quantità di osservazioni sulle piante. I ricercatori hanno esaminato un totale di oltre 900.000 voci di dati.
Biodiversità e ricerca ambientale
Il nuovo sviluppo potrebbe avere grandi implicazioni per la biodiversità e la ricerca ambientale.
Miguel Mahecha è il primo autore e professore all’UL. È anche un membro di iDiv.
“Siamo convinti che il riconoscimento automatico delle specie abbia un potenziale molto maggiore di quanto si pensasse in precedenza e che possa contribuire a una rapida individuazione dei cambiamenti della biodiversità”, ha affermato Mahecha.
Secondo il team, app come Flora Incognita potrebbero consentire il rilevamento e l’analisi dei cambiamenti ecologici in tutto il mondo in tempo reale.
Patrick Mäder è coautore e professore presso TU IImenau.
“Quando abbiamo sviluppato Flora Incognita, ci siamo resi conto che c’era un enorme potenziale e un crescente interesse per le tecnologie migliorate per il rilevamento dei dati sulla biodiversità. In qualità di informatici, siamo felici di vedere come le nostre tecnologie danno un importante contributo alla ricerca sulla biodiversità “, ha affermato Mäder.
