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Il machine learning per salvare i dugongo

Un algoritmo potrebbe salvare una specie animale: è l'obiettivo del sistema sviluppato da un team australiano, per la salvaguardia delle mucche di mare.

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Il machine learning cambierà il mondo, come affermato pochi mesi fa da Google. Una dichiarazione forte, ambiziosa, che testimonia quanto il gruppo di Mountain View creda nello sviluppo di soluzioni avanzate i cui benefici andranno a ripercuotersi in modo concreto sulla vita di tutti i giorni, degli esseri umani e non solo, anche delle specie animali in via d’estinzione. L’ennesima dimostrazione a sostegno di questa teoria arriva dall’Australia.

Il team della Murdoch University guidato dalla dott. Amanda Hodgson ha sviluppato una tecnologia in grado di scattare immagini aeree dell’oceano con l’impiego di droni, controllando l’operazione da remoto, in modo da non dover effettuare l’operazione in prima persona stando su un elicottero, risparmiando tempo, denaro ed evitando qualsiasi tipo di pericolo. L’obiettivo è quello di tracciare gli spostamenti in acqua dei dugongo, detti anche mucche di mare, un mammifero (talvolta associato alla figura mitologica delle sirene) per secoli oggetto di caccia e che ora rischia di scomparire: nella scala relativa allo stato di conservazione è definito “vulnerabile”.

L'immagine analizzata dall'algoritmo alla ricerca dei dugongo

L’immagine analizzata dall’algoritmo alla ricerca dei dugongo (immagine: Google).

Analizzare i singoli scatti manualmente è un’operazione incredibilmente dispendiosa in termini di tempo e richiede un occhio estremamente allenato. Nello scatto visibile qui sopra, l’animale è stato identificato da un sistema che si basa proprio sul machine learning, sfruttando un approccio non molto differente rispetto a quello integrato in Google Foto e che permette di riconoscere oggetti e soggetti immortalati. A svilupparlo il dott. Frederic Maire della Queensland University of Technology. Grazie alla piattaforma aperta TensorFlow è stato realizzato un software capace di riconoscere la presenza dei dugongo nelle fotografie aeree, in modo rapido e del tutto automatico. I primi test hanno fornito un esito più che incoraggiante, con oltre l’80% degli animali individuati correttamente, ma come sempre quando si parla di IA, le performance sono destinate ad aumentare con il passare del tempo e con la pratica.

Uno zoom sulla porzione di immagine in cui è stato identificato l'animale

Uno zoom sulla porzione di immagine in cui è stato identificato l’animale

Un sistema di questo tipo potrebbe essere applicato ad altre specie animali, ad esempio i delfini, diventando uno strumento utile nello studio delle dinamiche che legano l’attività dell’uomo alla salvaguardia dell’habitat naturale.

Fonte: Google • Immagine: Google • Notizie su:
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