La natura selvaggia è vasta e varia, ospita milioni di specie animali. Per gli ecologisti, identificare e descrivere questi animali è la chiave per il successo della ricerca. Ciò può rivelarsi un compito arduo, ma l’intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di aiutare.
In un nuovo rapporto pubblicato questa settimana, i ricercatori mostrano come hanno addestrato un algoritmo di deep learning per identificare, contare e caratterizzare automaticamente gli animali nelle immagini. Il sistema utilizzava fotografie catturate da trappole fotografiche con rilevamento del movimento, che scattano foto degli animali senza disturbarli seriamente.
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“Abbiamo dimostrato che possiamo utilizzare i computer per estrarre automaticamente informazioni dalle foto della fauna selvatica, come specie, numero di animali e cosa stanno facendo gli animali”. Margherita Kosmala, un ricercatore associato dell'Università di Harvard, ha dichiarato a Digital Trends. “La novità è che questa è la prima volta che è stato dimostrato che è possibile farlo con la stessa precisione degli esseri umani. L’intelligenza artificiale è diventata brava a riconoscere le cose nel dominio umano: volti umani, spazi interni, oggetti specifici se ben posizionati, strade e così via. Ma la natura è disordinata e in questa serie di foto gli animali spesso sono solo parzialmente nella foto o molto vicini o lontani o sovrapposti. Come ecologista, trovo tutto questo molto entusiasmante perché ci offre un nuovo modo di utilizzare la tecnologia per studiare la fauna selvatica su vaste aree e su lunghi periodi di tempo”.
I ricercatori hanno utilizzato immagini catturate e raccolte da Snapshot Serengeti, un progetto di scienza dei cittadini telecamere per la fauna selvatica invisibili diffusa in tutta la Tanzania. Dagli elefanti ai ghepardi, Snapshot Serengeti ha raccolto milioni di fotografie di animali selvatici. Ma le immagini in sé non sono preziose quanto i dati contenuti nell’inquadratura, inclusi dettagli come il numero e il tipo di animali.
L’identificazione e le descrizioni automatizzate presentano molti vantaggi per gli ecologisti. Per anni, Snapshot Serengeti ha utilizzato il crowdsourcing per descrivere le immagini della fauna selvatica. Con l’aiuto di circa 50.000 volontari, il gruppo ha etichettato oltre tre milioni di immagini. È stato questo tesoro di immagini etichettate che i ricercatori hanno utilizzato per addestrare il loro algoritmo.
Ora, invece di rivolgersi a scienziati cittadini, i ricercatori potrebbero essere in grado di assegnare il laborioso compito a un algoritmo, che può elaborare rapidamente le fotografie ed etichettarne i dettagli chiave.
"Qualsiasi gruppo di ricerca scientifica o gruppo di conservazione che sta cercando di comprendere e proteggere una specie o un ecosistema può utilizzare telecamere con sensore di movimento in quell'ecosistema", Jeff Clune, professore di informatica all'Università del Wyoming, ha detto. “Ad esempio, se stai studiando i giaguari in una foresta, puoi installare una rete di telecamere con sensori di movimento lungo i sentieri. Il sistema scatterà quindi automaticamente le foto degli animali quando si muovono davanti alle telecamere, quindi l'A.I. la tecnologia conterà il numero di animali che sono stati visti e elimina automaticamente tutte le immagini scattate che non contengono animali, il che risulta essere molto perché le fotocamere con sensore di movimento vengono attivate dal vento, dalle foglie che cadono, eccetera."
Un documento che dettaglia la ricerca è stato pubblicato questa settimana sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences.
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