Scienziati rilevano dall’alto rari animali marini in modo automatico
Sapere quanti animali vivono in un determinato luogo è di fondamentale importanza per gli ambientalisti, ma scoprirlo non è sempre semplice. Quando si cerca di monitorare animali timidi e sfuggenti che, oltre ad essere rari, possono spostarsi di centinaia di chilometri nelle acque costiere, ricavare questi dati può risultare davvero complicato. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, gli scienziati del progetto MEGAFAUNA hanno introdotto un nuovo modo più efficiente di mappare le aree abitate da squali, tartarughe marine, razze e dugonghi nelle acque costiere della Nuova Caledonia. «Al momento non siamo a conoscenza delle zone in cui vivono gli animali a rischio estremamente alto di estinzione, per cui l’obiettivo non è solamente incrementare la copertura delle aree protette, ma anche determinare quali siano i luoghi chiave da proteggere», spiega David Mouillot, coordinatore del progetto e docente di ecologia marina presso l’Università di Montpellier, in Francia.
Soluzioni alternative
La ricercatrice principale di MEGAFAUNA, Laura Mannocci, stava preparandosi a viaggiare nel Pacifico sud-occidentale per dare avvio al proprio lavoro di indagine nel marzo del 2020, quando è scoppiata la pandemia. Impossibilitata a partire, ha rapidamente ideato un’alternativa che prevedeva l’installazione di una telecamera GoPro in un velivolo leggero di proprietà della compagnia aerea locale Air Paradise, sfruttando così i voli turistici effettuati verso la laguna di Poé. Concentrando l’attenzione su due specie vulnerabili, i dugonghi e le aquile di mare, il team di MEGAFAUNA ha localizzato e individuato immagini di questi animali grazie alle 50 ore di riprese video ottenute. La squadra ha quindi impiegato tali riprese per addestrare gli algoritmi di intelligenza artificiale (IA) allo scopo di rilevare in modo automatico queste specie nelle immagini aeree. L’utilizzo dell’IA per l’automatizzazione del processo offre vantaggi significativi. «Con le capacità sino ad ora disponibili sarebbe stato necessario guardare ore di video e, dato che gli esseri umani si stancano e si annoiano, alcuni animali non sarebbero stati individuati», sottolinea Mannocci. Un informatico del team ha impiegato i dati per costruire un algoritmo in grado di rilevare gli animali anche 2 metri al di sotto della superficie dell’acqua, il che non è percepibile per l’occhio umano, migliorando in tal modo ancor più i tassi di rilevamento.
L’aiuto della scienza dei cittadini
Per addestrare un algoritmo è necessaria una gran mole di dati, ma i dugonghi sono estremamente rari. Uno dei modi utilizzati dagli scienziati per risolvere il problema della carenza di dati è stato raccogliere le riprese video relative agli avvistamenti dei dugonghi dai social media. Con l’avvento dei droni a costi accessibili, questi mezzi sono infatti diventati una ricca fonte di informazioni. «Siamo stati in contatto con persone attive in ONG dell’Indonesia e amatori provenienti dall’Australia con una passione per la fauna selvatica», afferma Mannocci. «I social media rappresentato una fonte di dati incredibile, per cui è stato come avvalersi di una scienza dei cittadini indiretta», aggiunge Mouillot. Il team di MEGAFAUNA ha completato la mappatura dei punti caldi della biodiversità presenti nella laguna e ha dimostrato la validità della propria tecnica, il che rappresenta un progresso nell’applicazione dell’IA al monitoraggio della biodiversità marina. «È possibile scansionare vaste aree e le perturbazioni [agli animali] sono minori rispetto al monitoraggio effettuato mediante imbarcazioni o sott’acqua», osserva Mouillot. «Possediamo ora un rivoluzionario set di dati relativo alla megafauna marina nella Nuova Caledonia: per ciascuna specie abbiamo a disposizione letteralmente centinaia di immagini», dichiara Mannocci. La tecnica potrebbe risultare utile anche in altri ambienti insulari, dove la fauna selvatica marina è meno tutelata. Il team sta richiedendo finanziamenti per effettuare un lavoro analogo a Mayotte.
Parole chiave
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