L’Intelligenza Artificiale salvaguarda la natura


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Si sente spesso parlare di Intelligenza Artificiale applicata in contesti industriali, digitali o semplicemente scientifici.

In realtà un campo di utilizzo in espansione è quello relativo al mondo naturale e alla natura.

Ho voluto approfondire questo legame tra natura e Intelligenza Artificiale e ho trovato molti casi studio interessanti che voglio mostrarti in questo articolo.

Alcuni ti sembreranno ovvi, altri invece ti sembreranno più originali.

In ogni caso, andiamo a vedere questi casi studio.

Reti neurali per la classificazione delle specie di albero

Alcuni ricercatori russi dell’Istituto di scienza e tecnologia di Skoltec, hanno sviluppato un algoritmo per identificare le specie di alberi in un’immagine satellitare.

In particolare, viene applicata una rete neurale (vedi figura sopra) per identificare e classificare la specie dominante di albero in un’immagine satellitare avente una risoluzione media o alta.

Ulteriori informazioni aggiuntive, come ad esempio l’altezza degli alberi, vengono messe in input a questa rete in modo da rendere più stabile e preciso l’algoritmo in fase di classificazione.

Sicuramente ti chiederai: ma a cosa serve sapere quale sia la specie dominante in una data area geografica?

Avendo a disposizione queste informazioni, i proprietari forestieri e gli utenti finali come falegnami e industrie, possono avere una visione qualitativa ma anche quantitativa del tipo di legname presente in una data area.

Inoltre, questa applicazione può dare informazioni relative a foreste poco sviluppate in termini di quantità di alberi e che quindi necessitano di investimenti.

L’intelligenza Artificiale per eliminare piante invasive

In Inghilterra si stanno sviluppando algoritmi per eliminare piante invasive come il poligono giapponese.

Il poligono giapponese (vedi la figura precedente) è una pianta molto bella a vedersi, ma altrettanto invasiva che può danneggiare le fondamenta degli edifici e che negli ultimi anni si è molto diffusa nel territorio britannico.

Sbarazzarsi del nodo giapponese spesso si rivela difficile perché è difficile da trovare e identificare.

I ricercatori di Intelligenza Artificiale sperano che gli algoritmi di apprendimento automatico possano ridurre il tempo e le risorse necessarie per identificare il poligono giapponese.

Il poligono giapponese si sviluppa sopratutto nei cigli delle strade. Per cui, i dati di addestramento per il modello sono stati raccolti attraverso l’uso di telecamere ad alta velocità poste in cima ai veicoli, che hanno raccolto immagini di circa 120 miglia di vegetazione sul ciglio della strada.

Gli ecologisti esamineranno le immagini ed etichetteranno il nodo, e le immagini avranno la loro posizione GPS taggata.

Le immagini etichettate verranno quindi utilizzate per addestrare un modello di visione computerizzata per riconoscere campioni di linfonodo giapponese.


Lo stesso processo verrà utilizzato per riconoscere altre specie di piante invasive trovate nel Regno Unito, come il balsamo dell’Himalaya e i rododendri.

Il modello AI sarà testato nel corso di un progetto pilota di 10 mesi.

Droni e Intelligenza Artificiale per il rilevamento della CO2

La deforestazione è un fenomeno globale che minaccia i processi fondamentali sui quali si basano la nostra società, la biodiversità che arricchisce il mondo e il nostro Pianeta in generale.

Un progetto di alcuni ricercatori del Massachussets Institute of Technology (MIT) in Boston affronta il problema della caratterizzazione del contenuto di CO2 immagazzinato nelle foreste.

Questa informazione dovrebbe essere a disposizione dei governi e di altri enti per ridurre l’impatto della deforestazione sulle attività locali e sull’atmosfera globale, ma è lungi dall’esserlo.

Quello che i ricercatori dell’MIT hanno proposto è l’uso di immagini di droni e intelligenza artificiale attraverso un meccanismo di collaborazione tra i proprietari terrieri.

Funziona così: un proprietario terriero richiede l’acquisizione di dati da un drone del proprio campo.

I dati raccolti dal drone vengono caricati sul server dell’Mit e l’algoritmo sviluppato dagli scienziati estrae le proprietà (per esempio, altezza, specie, eccetera) degli alberi nell’immagine, permettendo di calcolare la quantità immagazzinata di CO2.

Droni e AI per gli incendi

L’intelligenza artificiale è grande protagonista anche nei progetti di recupero dei territori dell’Australia devastati dagli incendi.

An Eye on Recovery è uno dei più grandi programmi di sorveglianza post incendi mai intrapresi in Australia. Saranno installate oltre 600 fototrappole, apparecchi capaci di monitorare la fauna selvatica nei paesaggi colpiti dagli incendi.

Grazie a Wildlife Insights, piattaforma alimentata dall’Intelligenza Artificiale di Google, i ricercatori di tutto il Paese caricheranno e condivideranno le foto scattate dalle fototrappole. Questo aiuterà a capire quali specie sono sopravvissute nelle zone colpite dagli incendi e determinare dove le azioni di recupero siano più urgenti.

Verranno poi utilizzati dei droni nella semina, per aiutare a piantare gli alberi necessari a sostenere le popolazioni di koala in difficoltà.

L’obiettivo è quello di piantare, grazie ai droni, 100 milioni di alberi entro il 2024, ricostituendo gli habitat forestali con specie endemiche.

I droni sorvolano il terreno ad un’altezza variabile e sanno esattamente dove piantare ogni specie.

Il sistema conosce la pressione con la quale lanciare a terra il baccello del seme, dipendente dal tipo di suolo e dalla sua durezza.

Questa soluzione è perfetta per la germinazione e la protezione dal vento, dalla pioggia e dall’erosione.

Una volta che il seme è piantato, si utilizza l’intelligenza artificiale dei droni per identificare le specie che si sono stabilite con successo e quelle che non lo hanno fatto. Oggi oltre 100.000 alberi sono già stati piantati.

L’Intelligenza Artificiale salverà gli elefanti

Grazie a immagini satellitari ad altissima risoluzione, scattate a circa 600 km di altitudine dai satelliti Worldview-3 e 4, un gruppo di ricercatori del Regno Unito e dei Paesi Bassi ha potuto monitorare la presenza e i movimenti degli elefanti africani.

Il luogo sotto esame è nell’Addo National Park, il terzo parco più grande del Sudafrica, dove i branchi si spostano tra l’habitat aperto della savana e quelli eterogenei e chiusi di boschi e cespugli.

L’algoritmo per il monitoraggio dei pachidermi, ideato e messo a punto all’Università di Bath (Regno Unito), è il primo sistema per controllare gli animali attraverso un paesaggio eterogeneo. Le immagini satellitari elaborate da algoritmi informatici potrebbero rappresentare un nuovo, e promettente, strumento per il telerilevamento della fauna selvatica.

Il monitoraggio accurato degli elefanti africani è fondamentale per garantire la loro conservazione: la popolazione di questi pachidermi, che oggi conta circa 415mila esemplari, è precipitata nell’ultimo secolo registrando 20mila perdite l’anno a causa del bracconaggio e della frammentazione del loro habitat.

A differenza della tecnica di monitoraggio solitamente utilizzata per rintracciare gli elefanti nella savana, il conteggio condotto da aerei con equipaggio, i vantaggi del telerilevamento sono numerosi.

Prima di tutto, grandi estensioni spaziali possono essere coperte in brevi periodi di tempo,rendendo possibili rilievi e rivalutazioni ripetute a brevi intervalli.

Uno dei satelliti utilizzati in questo studio, il Worldview‐3 è in grado di fotografare, ogni 24 ore, fino a 680.000 chilometri quadrati di territorio.

Inoltre, le immagini satellitari vengono acquisite su vaste aree in una sola ripresa, quindi non sussistono problemi di errori di conteggio.

Infine, il telerilevamento satellitare è discreto in quanto non richiede la presenza umana, eliminando così il rischio di disturbare le specie oggetto di indagine.

Conclusioni

Questo articolo aveva lo scopo di mostrarti come l’Intelligenza Artificiale può aiutare l’uomo, ma anche la natura in cui viviamo.

Non solo ci può aiutare nella nostra vita quotidiana, lavorativa e sociale, ma anche a rendere il mondo migliore di quello attuale.

Spero che l’articolo ti sia piaciuto e se vuoi, fammi sapere nei commenti altri casi studio di questo tipo.

A presto.

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Fabio Bernardini

Fabio Bernardini

Sono laureato in Ingegneria delle Telecomunicazioni e adesso lavoro come dottorando al Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione a Pisa. Mi occupo di progettare sistemi di localizzazione in tempo reale in ambienti indoor o outdoor in ambito Internet of Things per l’Artificial Intelligence e il Data Science. Sono in costante contatto con persone che come me credono che l’Internet of Things sia la base per la rivoluzione digitale del nostro Paese. Per tale motivo creo contenuti su questo ambito e mi aggiorno continuamente.

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