per contare i pesci del mare
Computer vision ed intelligenza artificiale consentono a un team di ricercatori
italiani e spagnoli, coordinato dall’Istituto di scienze marine del Consiglio
nazionale delle ricerche, di monitorare in modo automatico le variazioni di
abbondanza delle specie marine: lo studio è pubblicato su Scientific Report
Un esempio di correlazione tra dati di abbondanza ottenuti tramite conteggio manuale (linea rossa) e dati di abbondanza ottenuti tramite riconoscimento automatico (linea blu)
In un recente articolo, pubblicato sulla rivista Scientific Report, un team
internazionale di ricercatori coordinato dall’Istituto di scienze marine del
Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Imar) di La Spezia, in collaborazione
con l’Università Politecnica delle Marche, l’Istituto superiore per la
protezione e la ricerca ambientale (Ispra), l’Università Politecnica della
Catalogna ed il Consiglio superiore di ricerca scientifica spagnolo (Csic),
dimostra come la computer vision e l’intelligenza artificiale siano in grado di
cambiare il modo in cui valutiamo l’abbondanza delle specie ittiche e le sue
variazioni temporali.
“La tecnica messa a punto si basa su una metodologia di apprendimento automatico
supervisionato, ovvero un insieme di processi matematici che permettono ai
computer di imparare a riconoscere e contare in modo automatico individui
fotografati nel loro ambiente naturale o in prossimità di strutture artificiali
di osservazione”, spiega Simone Marini di Cnr-Ismar, coordinatore del team
internazionale. “L’applicazione di questi algoritmi su migliaia di immagini
dimostra come il metodo possa essere utilizzato per tracciare in maniera
affidabile le variazioni temporali di abbondanza di pesci in diverse condizioni
operative. Abbiamo validato la metodologia su 22.000 immagini, contenenti circa
176.000 pesci, acquisite ogni 30 minuti, giorno e notte, per un periodo di due
anni dall’osservatorio marino Obsea (http://www.obsea.es/)
posizionato al largo di Barcellona e gestito dall’Università Politecnica di
Catalogna e dal Csic spagnolo”.
L’efficacia dell’algoritmo nel riconoscimento degli individui è stata validata
dell’Università Politecnica delle Marche in collaborazione con Ispra tramite
metodologie statistiche capaci di correlare le variazioni di abbondanza
stagionali con differenti variabili biotiche ed ambientali.
Una novità assoluta nel campo della tecnologia applicata alle scienze marine che
aprirà nuove prospettive di esplorazione e di tutela degli ecosistemi. “Avremo
la possibilità di analizzare in modo intelligente, continuo ed automatico grandi
quantità di immagini subacquee, consentendo nuovi approcci anche alla
conservazione della biodiversità”, aggiunge il ricercatore Cnr-Ismar. “Questa
nuova metodica rappresenta un importante avanzamento per lo studio delle risorse
e delle sue variazioni, applicabile ad una grande varietà di ambienti come: le
aree marine protette, le zone costiere, le aree di mare aperto, sino alle zone
più profonde degli oceani. La tecnologia si rivela di particolare importanza
anche per monitorare gli impatti antropici e le rapide conseguenze del
cambiamento climatico”.
Esempi di riconoscimento automatico (riquadri rossi) durante differenti condizioni ambientali (giorno, notte, acqua limpida, acqua torbida ed organismi incrostanti sull’oblò della camera)
La tecnica, già disponibile, permetterà di utilizzare al meglio le osservazioni
provenienti dalle principali infrastrutture di osservazione degli oceani,
ampliando la capacità di osservazione e di monitoraggio dello stato di salute
dei mari. “Se consideriamo l’enorme crescita del numero di telecamere subacquee
installate negli osservatori costieri e profondi, distribuiti in tutti gli
oceani del globo (www.emso.eu,
http://www.oceannetworks.ca/,
https://oceanobservatories.org/),
possiamo immaginare il potenziale applicativo
di questo avanzamento tecnologico”, conclude Marini.