Intelligenza artificiale e specie rare: come l’AI aiuta a proteggere la biodiversità

La conservazione delle specie animali rare in tutto il mondo passa prima di tutto dalla capacità di sapere dove vivono, quanti esemplari sono in pericolo di estinzione e come cambiano i loro comportamenti. Per molte specie, però, raccogliere queste informazioni è difficile: gli animali, come ben sappiamo, possono vivere in foreste remote, montagne, oceani o aree difficilmente accessibili. Ed è in questo caso che l’intelligenza artificiale per la conservazione della fauna sta diventando uno strumento sempre più importante in questi anni. Fototrappole, microfoni, droni e immagini satellitari possono raccogliere enormi quantità di dati senza richiedere una presenza umana costante. Gli algoritmi di AI sono poi in grado di analizzare queste informazioni e riconoscere automaticamente animali, suoni e cambiamenti nell’ambiente. Secondo una recente revisione pubblicata su Frontiers in Conservation Science, l’AI viene già utilizzata per automatizzare il riconoscimento di specie attraverso immagini e registrazioni acustiche, rendendo possibile analizzare quantità di dati che sarebbero difficili da gestire manualmente.

Fototrappole e riconoscimento automatico delle specie con l’open source

Uno degli utilizzi più concreti dell’intelligenza artificiale nella protezione degli animali riguarda le fototrappole. Questi dispositivi scattano fotografie quando rilevano un movimento e possono produrre migliaia o addirittura milioni di immagini. Analizzarle una per una richiederebbe un enorme lavoro da parte di ricercatori e volontari. L’AI può invece filtrare automaticamente le immagini, eliminare quelle prive di animali e identificare la specie fotografata. In questo modo è possibile ottenere rapidamente informazioni sulla presenza e sulla distribuzione di animali rari.
Un esempio è SpeciesNet, un modello sviluppato nell’ambito di Wildlife Insights e reso disponibile open source. Secondo WWF, il sistema è stato addestrato su oltre 65 milioni di immagini e permette di classificare automaticamente gli animali fotografati dalle fototrappole.
Ricordiamo che anche ADR-Flow permette il riconoscimento automatico delle specie animali, come dimostrato in questo case study.

Dall’immagine al suono

Non tutte le specie possono essere facilmente fotografate. Alcuni animali sono notturni, vivono sott’acqua oppure si muovono in ambienti dove una fototrappola ha difficoltà a individuarli. Per questo l’AI viene applicata anche all’analisi dei suoni prodotti dagli animali. Microfoni e sensori acustici possono registrare continuamente i rumori presenti in un ecosistema, mentre algoritmi possono riconoscere canti degli uccelli, richiami dei mammiferi, versi degli anfibi o altri segnali caratteristici. Questo approccio permette di individuare la presenza di una specie anche quando l’animale non appare davanti a una telecamera. L’integrazione tra immagini, audio e altri dati ambientali sta inoltre aprendo la strada a sistemi di monitoraggio sempre più completi, capaci di analizzare contemporaneamente specie, habitat e condizioni dell’ecosistema.

Prevedere le minacce prima che diventino emergenze

L’AI non serve soltanto a capire quali animali sono presenti, ma può aiutare anche a prevedere i rischi che minacciano la loro sopravvivenza. Analizzando dati storici e immagini satellitari, i sistemi di machine learning possono individuare cambiamenti negli habitat, segnali di deforestazione, incendi o altre trasformazioni ambientali. Questo consente di passare da una conservazione prevalentemente reattiva a una strategia più preventiva. Se un algoritmo rileva rapidamente un cambiamento anomalo in un’area protetta, ricercatori e autorità possono intervenire prima che il danno diventi irreversibile. Il WWF, ad esempio, indica tra le applicazioni dell’AI la possibilità di prevedere rischi ambientali e di combinare immagini satellitari, registrazioni acustiche e fototrappole per monitorare le specie e gli habitat.

Un nuovo strumento per la conservazione

Nonostante le sue potenzialità, l’AI per la tutela delle specie a rischio non è una soluzione automatica a tutti i problemi della biodiversità. Un algoritmo può commettere errori, soprattutto quando viene utilizzato in ambienti diversi da quelli sui quali è stato addestrato o quando i dati disponibili sono insufficienti.
La qualità dei dati rimane quindi fondamentale. Un sistema che identifica erroneamente una specie rara potrebbe indirizzare risorse verso un’area sbagliata, mentre un mancato riconoscimento potrebbe far sottovalutare una minaccia. L’IUCN sottolinea proprio la necessità di utilizzare dati adeguati, modelli trasparenti e una stretta collaborazione tra esperti di AI e professionisti della conservazione. La prospettiva più interessante è quella di mettere l’intelligenza artificiale al servizio delle competenze umane di biologi, zoologi e ambientalisti, permettendo di analizzare più dati, individuare più rapidamente i segnali di pericolo e prendere decisioni meglio informate. In un momento in cui molte specie animali sono sottoposte alla pressione della perdita degli habitat, dei cambiamenti climatici e delle attività illegali, questa tecnologia può diventare uno degli strumenti più importanti per preservare la biodiversità.