L’intelligenza artificiale (IA) applicata allo studio degli animali selvatici sta compiendo passi significativi, anche grazie al contributo della ricerca in Svizzera, in particolare modelli sviluppati presso il Politecnico federale di Losanna. Qui, difatti, team multidisciplinari stanno dando vita a strumenti capaci di riconoscere singoli animali a partire da immagini e video, aprendo nuove prospettive per il monitoraggio non invasivo.
Dall’esperienza di Rosenberg ai modelli svizzeri
Un contributo determinante alla creazione di metodologie IA per studiare gli animali selvatici in Svizzera arriva dal lavoro della biologa Beth Rosenberg, che ha dedicato oltre 20 anni allo studio degli orsi in Alaska. Il suo talento nel distinguere i singoli individui da dettagli minimi, come la forma del muso o specifici comportamenti, è trasposto in un sistema di intelligenza artificiale sviluppato al fianco dei ricercatori del Politecnico di Losanna.
Tra questi, il professore Alexander Mathis ha avuto un ruolo centrale nella costruzione di tale modello, contribuendo a trasformare un vasto archivio di immagini in un sistema capace di riconoscere automaticamente gli animali. Il risultato coincide con un algoritmo in grado di identificare gli orsi anche in condizioni variabili, seguendone i movimenti lungo un determinato arco temporale nonché e individuando potenziali nuovi esemplari.
Le sfide della trasposizione nelle Alpi
Trasferire tali risultati in un differente contesto richiede tuttavia ulteriori adattamenti poiché un modello addestrato all’interno di un ambiente specifico non può essere applicato automaticamente ad altri ecosistemi. Nelle Alpi svizzere, il gruppo di ricerca capeggiato da Devis Tuia sta sviluppando sistemi dedicati al riconoscimento della fauna locale, tra cui cervi e lupi, utilizzando dati raccolti tramite fototrappole.
Anche in tale casistica svizzera, come già per il monitoraggio degli animali selvatici negli Stati Uniti, il lavoro preliminare risulta significativo e selezione e annotazione manuale delle immagini restano passaggi indispensabili. Questo perché il funzionamento della strumentazione si fonda sull’esperienza di chi ha osservato per anni gli animali in natura, trasformando conoscenze empiriche in dati utilizzabili dagli algoritmi.
L’IA al servizio degli ecosistemi alpini
L’apporto dell’IA si misura nella capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempistiche ridotte, atout specificatamente rilevante laddove i cambiamenti climatici e la pressione antropica modificano rapidamente gli equilibri naturali. I modelli sviluppati dal Politecnico di Losanna consentono di individuare schemi nei comportamenti animali, come aree di alimentazione o rotte di spostamento, offrendo nuove chiavi di lettura per comprendere gli ecosistemi alpini.
Le conoscenze così prodotte possono avere ricadute concrete anche sulla gestione del territorio, per esempio in seno alla delicata quanto dibattuta tematica del ritorno in Svizzera di grandi predatori come il lupo. Secondo i ricercatori, una migliore comprensione dei comportamenti potrebbe contribuire a ridurre i conflitti, magari orientando la pianificazione dei sentieri o delle attività agricole in modo più compatibile con la presenza della fauna.
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