L’intelligenza artificiale a servizio dell’ambiente classifica le specie animali dalle foto

L’Università del Wyoming ha messo a punto un AI in grado di riconoscere automaticamente le specie animali dalle immagini scattate dalle foto-trappole, per garantirne una maggiore tutela

I ricercatori dell’Università del Wyoming (UW) hanno addestrato un’intelligenza artificiale (AI), basata su una rete neurale, in grado di classificare le specie animali selvatiche utilizzando 3,37 milioni di immagini di trappole fotografiche di 27 specie di animali ottenute in cinque stati negli Stati Uniti.

Il modello è stato testato su quasi 375.000 immagini di animali ad una velocità di circa 2.000 immagini al minuto, raggiungendo un’accuratezza del 97,6%, probabilmente la massima precisione fino ad oggi nell’utilizzo dell’apprendimento automatico per la classificazione delle immagini della fauna selvatica.

La tecnica alla base dell’intelligenza artificiale è il “deep learning”, essa cataloga le immagini di animali con un’accuratezza uguale ad una squadra di volontari umani, che però impiega tempi molto più lunghi. Affidando questo lungo processo di catalogazione all’AI i volontari e gli studiosi, hanno tempo maggiore per concentrarsi su altri aspetti della ricerca e della protezione della fauna.

Il modello computerizzato è stato anche testato su un sottoinsieme indipendente di 5.900 immagini di alci, bovini, cervi e cinghiali del Canada, producendo un tasso di precisione dell’81,8%. Ha inoltre ottenuto il 94% di successo nel rimuovere immagini “vuote” (senza animali) da una serie di fotografie dalla Tanzania.

L’innovazione apportata dall’intelligenza artificiale, dettagliata in un articolo pubblicato sulla rivista scientifica “Methods in Ecology and Evolution”, è un progresso significativo nello studio e nella conservazione della fauna selvatica.

Lo studio ha come autori principali Michael Tabak e Ryan Miller del Dipartimento di Zoologia e Fisiologia UW, i quali affermano:

la capacità di identificare rapidamente milioni di immagini dalle trappole fotografiche può cambiare radicalmente il modo in cui gli ecologi progettano e implementano studi sulla fauna selvatica

Lo studio americano affianca una ricerca più ampia pubblicata all’inizio di quest’anno “Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)” in cui un modello computerizzato ha analizzato 3,2 milioni di immagini catturate da trappole fotografiche in Africa da un progetto scientifico chiamato “Snapshot Serengeti“.

 

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