L’intelligenza artificiale aiuta a salvare le specie in pericolo di estinzione
I modelli di intelligenza artificiale identificano la biodiversità nelle foreste pluviali tropicali rimboschite
[31 Ottobre 2023]
I versi degli animali sono un ottimo indicatore della biodiversità nelle aree di rimboschimento tropicali, a dimostrarlo è lo studio “Soundscapes and deep learning enable tracking biodiversity recovery in tropical forests”, pubblicato su Nature Communications da un team di internazionale di ricercatori guidato da Jörg Müller, della Julius-Maximilians-Universität (JMU) di Würzburg, che ha utilizzato registrazioni sonore e modelli di intelligenza artificiale.
Alla JMU ricordano che Le foreste tropicali sono tra gli habitat più importanti del nostro pianeta. Sono caratterizzati da una diversità di specie estremamente elevata e svolgono un ruolo importante nel ciclo globale del carbonio e nel clima mondiale. Tuttavia, molte aree della foresta tropicale sono state deforestate e lo sfruttamento eccessivo continua giorno dopo giorno. Le aree rimboschite ai tropici stanno quindi diventando sempre più importanti per il clima e la biodiversità».
Il modo in cui si sviluppa la biodiversità in queste aree può essere monitorato molto bene con un’analisi automatizzata dei suoni degli animali. Nell’ambito del gruppo di ricerca Reassembly della Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), il team ha lavorato nel nord dell’Ecuador su pascoli abbandonati ed ex piantagioni di cacao dove la foresta si sta gradualmente ricostituendo. I ricercatori hanno studiato se i registratori di suoni autonomi e l’intelligenza artificiale (AI) possono essere utilizzati per riconoscere automaticamente come sono composte le comunità di specie di uccelli, anfibi e mammiferi.
Müller, a capo della stazione ecologica Fabrikschleichach della JMU e responsabile dello studio insieme al suo collega Oliver Mitesser, evidenzia che «I risultati della ricerca mostrano che i dati sonori riflettono in modo eccellente il ritorno della biodiversità nelle aree agricole abbandonate».
Oltre ai ricercatori della JMU hanno partecipato l’ornitologo Martin Schaefer della Fundación de Conservación Jocotoco, Nico Blüthgen della Technischen Universität Darmstadt e portavoce della DFG, l’esperta del suono Zuzana Burivalova dell’ University of Madison e la compagnia Rainforest Connection, specializzata in modelli di intelligenza artificiale per il rilevamento degli uccelli tropicali.
Il team di ricerca conferma che «Nel complesso sono soprattutto le comunità di specie vocalizzanti che rispecchiano molto bene la ricolonizzazione, perché le comunità seguono rigorosamente i gradienti di recupero. Una serie preliminare di 70 modelli IA di uccelli è stata in grado di descrivere le intere comunità di specie di uccelli, anfibi e alcuni richiami di mammiferi. Anche i cambiamenti negli insetti notturni potrebbero essere significativamente correlati ad essi».
Il team sta attualmente lavorando per migliorare ulteriormente i modelli di intelligenza artificiale utilizzati e per espandere la serie di modelli. L’obiettivo è quello di poter registrare automaticamente ancora più specie. I modelli verranno installati anche in altre aree protette dell’Ecuador, nella foresta della JMU di Sailershausen e nel più antico parco nazionale della Germania, nella Bayerischen Wald.
Müller conclude: «I nostri modelli di intelligenza artificiale possono costituire la base per uno strumento davvero universale per il monitoraggio della biodiversità nelle aree rimboschite. Vedo possibili applicazioni, ad esempio, nel contesto di certificazioni o crediti per la biodiversità. I crediti per la biodiversità funzionano in modo simile allo scambio di emissioni di anidride carbonica. Sono emessi da progetti che proteggono o migliorano la biodiversità. Vengono acquistati da aziende o organizzazioni che vogliono compensare gli impatti negativi delle loro attività».