Le foto delle vacanze di zebre e balene che i turisti pubblicano sui social media potrebbero avere un vantaggio che non si sarebbero mai aspettati:aiutare i ricercatori a rintracciare e raccogliere informazioni sulle specie in via di estinzione.

Gli scienziati stanno utilizzando l'intelligenza artificiale (AI) per analizzare le foto di zebre, squali e altri animali per identificare e tracciare gli individui e offrire nuove informazioni sui loro movimenti, nonché sulle tendenze della popolazione.

"Abbiamo milioni di immagini di animali in via di estinzione e minacciate scattate da scienziati, trappole fotografiche, droni e persino turisti", ha affermato Tanya Berger-Wolf, direttrice del Translational Data Analytics Institute presso la Ohio State University.

"Quelle immagini contengono una grande quantità di dati che possiamo estrarre e analizzare per aiutare a proteggere gli animali e combattere l'estinzione."

E un nuovo campo chiamato imageomics sta portando l'uso delle immagini della fauna selvatica un ulteriore passo avanti utilizzando l'IA per estrarre informazioni biologiche sugli animali direttamente dalle loro foto, ha affermato Berger-Wolf, professore di informatica e ingegneria, ingegneria elettrica e informatica ed evoluzione , ecologia e biologia degli organismi presso l'Ohio State.

Ha discusso i recenti progressi nell'uso dell'IA per analizzare le immagini della fauna selvatica e la fondazione dell'imageomics in una presentazione il 20 febbraio all'incontro annuale dell'American Association for the Advancement of Science. È intervenuta alla sessione scientifica "Crowdsourced Science:Volunteers and Machine Learning Protect the Wild for All".

Una delle maggiori sfide che gli ambientalisti devono affrontare è la mancanza di dati disponibili su molte specie minacciate e in via di estinzione.

"Stiamo perdendo biodiversità a un ritmo senza precedenti e non sappiamo nemmeno quanto e cosa stiamo perdendo", ha affermato Berger-Wolf.

Delle oltre 142.000 specie della Lista rossa delle specie minacciate dell'IUCN, lo stato di più della metà non è noto perché non ci sono dati sufficienti o l'andamento della loro popolazione è incerto.

"Se vogliamo salvare gli elefanti africani dall'estinzione, dobbiamo sapere quanti ce ne sono nel mondo, dove si trovano e quanto velocemente stanno diminuendo", ha detto Berger-Wolf.

"Non abbiamo abbastanza collari GPS e tag satellitari per monitorare tutti gli elefanti e rispondere a queste domande. Ma possiamo utilizzare tecniche di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico per analizzare le immagini degli elefanti e fornire molte delle informazioni di cui abbiamo bisogno".

Berger-Wolf e i suoi colleghi hanno creato un sistema chiamato Wildbook che utilizza algoritmi di visione artificiale per analizzare le foto scattate dai turisti in vacanza e dai ricercatori sul campo per identificare non solo le specie di animali, ma anche gli individui.

"I nostri algoritmi di intelligenza artificiale possono identificare gli individui utilizzando qualsiasi cosa striata, macchiata, rugosa o dentellata, persino la forma del colpo di fortuna di una balena o la pinna dorsale di un delfino", ha affermato.

Ad esempio, Wildbook contiene più di 2 milioni di foto di circa 60.000 balene e delfini identificati in modo univoco provenienti da tutto il mondo.

"Questa è ora una delle principali fonti di informazioni che gli scienziati hanno sulle orche:non sono più carenti di dati", ha affermato.

Oltre a squali e balene, ci sono libri selvaggi per zebre, tartarughe, giraffe, carnivori africani e altre specie.

Berger-Wolf e i suoi colleghi hanno sviluppato un agente di intelligenza artificiale che ricerca i post sui social media condivisi pubblicamente per specie rilevanti. Ciò significa che le foto delle vacanze di molte persone degli squali che hanno visto nei Caraibi, ad esempio, finiscono per essere utilizzate in Wildbook per la scienza e la conservazione, ha affermato.

Insieme alle informazioni su quando e dove sono state scattate le immagini, queste foto possono aiutare nella conservazione fornendo conteggi della popolazione, dinamiche di nascita e morte, gamma di specie, interazioni sociali e interazioni con altre specie, inclusi gli esseri umani, ha affermato.

Questo è stato molto utile, ma Berger-Wolf ha affermato che i ricercatori stanno cercando di far avanzare il campo con l'imageomica.

"La capacità di estrarre informazioni biologiche dalle immagini è il fondamento dell'imageomica", ha spiegato. "Stiamo insegnando alle macchine a vedere cose nelle immagini che gli esseri umani potrebbero aver perso o non possono vedere."

Ad esempio, il motivo a strisce su una zebra è simile in qualche modo al motivo di sua madre e, in tal caso, può fornire informazioni sulle loro somiglianze genetiche? In che modo i crani delle specie di pipistrelli variano con le condizioni ambientali e quale adattamento evolutivo guida questo cambiamento? È possibile rispondere a queste e a molte altre domande mediante l'analisi delle foto mediante apprendimento automatico.

La National Science Foundation ha assegnato allo Stato dell'Ohio a settembre 15 milioni di dollari per guidare la creazione dell'Imageomics Institute, che aiuterà a guidare gli scienziati di tutto il mondo in questo nuovo campo. Berger-Wolf è un ricercatore principale dell'istituto.

Poiché l'uso dell'IA nell'analisi delle immagini della fauna selvatica continua a crescere, ha affermato Berger-Wolf, una chiave sarà assicurarsi che l'IA sia utilizzata in modo equo ed etico.

Per uno, i ricercatori devono assicurarsi che non danneggi. Ad esempio, i dati devono essere protetti in modo che non possano essere utilizzati dai bracconieri per prendere di mira le specie in via di estinzione.

Ma deve essere qualcosa di più di questo.

"Dobbiamo assicurarci che sia una partnership uomo-macchina in cui gli esseri umani si fidano dell'IA. L'IA dovrebbe, in base alla progettazione, essere partecipativa, connettendosi tra le persone, tra i dati e tra le posizioni geografiche", ha affermato.