Le prove mostrano che l’IA è la chiave per migliorare la biodiversità attraverso i binari
Soluzione sicura, economica e veloce: il software identifica le specie arboree dalle foto scattate dalle telecamere a bordo del treno
Le prove sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale (AI) per identificare specie di alberi e altre piante, dalle fotografie scattate dalle telecamere dei treni, hanno dimostrato che la vegetazione lungo la linea può essere monitorata in modo sicuro, economico, rapido e su larga scala.
Il monitoraggio della flora e della fauna su rotaia, al fine di supportare una migliore gestione degli habitat lungo la linea, è estremamente difficile a causa di problemi di sicurezza, delle dimensioni della rete ferroviaria britannica di 20.000 miglia e del numero di geometri esperti richiesti.
Tuttavia, il Centre for Ecology & Hydrology (UKCEH) del Regno Unito e l’azienda tecnologica Keen AI hanno collaborato con Network Rail per sviluppare soluzioni innovative per monitorare a distanza la biodiversità. Hanno dimostrato che l’IA è in grado di identificare le specie invasive in base alle tracce così come gli alberi nativi che sono potenzialmente minacciati a causa di malattie come il deperimento delle ceneri.
Queste informazioni consentirebbero quindi ai lavoratori delle ferrovie di svolgere le azioni appropriate per gestire meglio la vegetazione lungo le linee, nell’ambito dell’impegno di Network Rail di ottenere un guadagno netto di biodiversità sui suoi terreni entro il 2035.
UKCEH e Keen AI hanno creato un software di intelligenza artificiale in grado di identificare i frassini così come il poligono giapponese (una fonte di reclami a Network Rail da parte dei suoi vicini ogni anno), il balsamo himalayano e la pianta velenosa Ragwort.
Ora stanno sviluppando apparecchiature fotografiche in grado di scattare fotografie nitide della vegetazione su un treno ad alta velocità e hanno condotto due prove di successo: viaggi di andata e ritorno tra Birmingham e Aberystwyth e tra Weymouth e Moreton nel Dorset.
Il dottor Tom August, un ecologista computazionale presso l’UKCEH, spiega: “Le prove hanno dimostrato che saremo in grado di monitorare la vegetazione lungo la linea in modo sicuro, economico, rapido e su larga scala.
“La nostra attrezzatura è stata in grado di acquisire migliaia di immagini nitide da un treno che viaggia fino a 80 miglia all’ora e il nostro software di intelligenza artificiale è in grado di identificare ceneri e altre specie con un alto livello di precisione”.
Amjad Karim, amministratore delegato di Keen AI, spiega che il lavoro sulla ferrovia si basa su un progetto precedente separato, finanziato da Innovate UK, per fotografare e identificare la vegetazione lungo la strada.
Dice: “Network Rail spende 200 milioni di sterline ogni anno per la gestione della vegetazione; al fine di mantenere la rete operativa. L’obiettivo del nostro lavoro è fornire al personale di Network Rail gli strumenti necessari per identificare in modo sicuro e accurato dove potrebbe essere necessaria un’azione.
“Ci siamo spinti oltre i limiti del possibile in termini di velocità della fotocamera, qualità delle immagini e dimensioni del sistema, il tutto mantenendolo flessibile ea basso costo”.
Nei prossimi mesi il team migliorerà il sistema, aumentando la velocità di acquisizione delle immagini e assicurando che ciascuna sia mappata con precisione sul punto in cui è stata scattata, anche a velocità fino a 100 mph. Ciò garantirà la registrazione della stragrande maggioranza degli alberi e delle piante lungo un binario.
Un altro modo in cui l’IA può potenzialmente monitorare la biodiversità lungo la linea è identificare le specie animali da registrazioni sonore o fotografie scattate da stazioni di monitoraggio remoto, senza la necessità di ispettori a terra. UKCEH ha sperimentato l’uso di stazioni di monitoraggio della biodiversità per registrare il canto degli uccelli e i richiami dei pipistrelli, che il software di intelligenza artificiale esistente è stato in grado di identificare con precisione. A livello globale, il software di intelligenza artificiale per classificare le specie animali dalle fotografie è ancora in fase di sviluppo.
Network Rail afferma che il lavoro sull’intelligenza artificiale sosterrà la sua strategia di sostenibilità che delinea cambiamenti significativi nel modo in cui gestisce la sua terra, al fine di trovare un migliore equilibrio tra la gestione di una ferrovia sicura e affidabile e aiutare la natura a prosperare.
Il dott. Neil Strong, responsabile della strategia per la biodiversità di Network Rail, afferma: “Con 52.000 ettari di terreno da gestire e sette milioni di persone che vivono vicino alla nostra ferrovia, monitorare, mantenere e migliorare efficacemente la biodiversità del nostro territorio è un compito monumentale e vitale che richiede -pensare soluzioni.
“La partnership con UKCEH e Keen-AI ha dimostrato che l’utilizzo dell’IA può essere un modo più sicuro, più rapido, più conveniente e più completo per monitorare il territorio che circonda la ferrovia e siamo entusiasti di vedere come questa tecnologia può essere sviluppata ulteriormente per aiutarci a realizzare il nostro obiettivo finale di raggiungere un guadagno netto di biodiversità entro il 2035”.
Altri modi innovativi e sicuri con cui UKCEH sta aiutando Network Rail a misurare la biodiversità lungo la linea includono l’utilizzo di immagini ad alta risoluzione da satelliti e aerei per produrre una mappa nazionale dettagliata di tutti gli habitat lungo la linea. I suoi scienziati hanno quindi analizzato i record di specie in habitat simili in ciascuna regione per prevedere quali animali e piante potrebbero essere presenti lì.
Informazioni sul Centre for Ecology & Hydrology del Regno Unito (UKCEH)
Il Centre for Ecology & Hydrology del Regno Unito è un centro di eccellenza nelle scienze ambientali su acqua, terra e aria. I nostri 500 scienziati lavorano per capire l’ambiente, come sostiene la vita e l’impatto umano su di esso, in modo che insieme, le persone e la natura possano prosperare.
Abbiamo una lunga storia di indagine, monitoraggio e modellazione del cambiamento ambientale e la nostra scienza fa la differenza in positivo nel mondo.
Il nostro fiore all’occhiello del Biological Records Center riunisce le capacità scientifiche e le risorse di dati necessarie per valutare lo stato e le tendenze delle popolazioni di specie. L’integrazione del lavoro attraverso il monitoraggio, la sperimentazione e la modellazione ci dà la capacità di fornire soluzioni per la conservazione e il ripristino della biodiversità.
Il Centre for Ecology & Hydrology del Regno Unito è un partner strategico per la fornitura del Natural Environment Research Council, che fa parte della UK Research and Innovation.
Informazioni su Keen AI
Keen AI è un’azienda tecnologica con sede nel Regno Unito specializzata in Machine Learning e Machine Vision. Combina il deep learning con l’esperienza umana per elaborare video, immagini e dati. Aumentare l’efficienza, ridurre i costi e migliorare i risultati. L’obiettivo di Keen AI è facilitare il cambiamento positivo attraverso l’applicazione dell’IA ai problemi del mondo reale.
