Un professore a Sion e un olandese hanno sviluppato un metodo molto più veloce di quello umano per misurare la popolazione di questi animali in via di estinzione.
A che serve contare le foche? Sapere dove si trovino le maggiori concentrazioni di questi animali per poterli proteggere al meglio, soprattutto nelle regioni dove, a causa del riscaldamento globale, le temperature stanno aumentando a una velocità doppia rispetto al pianeta.
Il metodo più comune utilizzato dagli scienziati per contare una colonia di foche è attraverso le immagini aeree. Poi, a occhio nudo, contarli: una foca, due foche. Decisamente no!,,, Quella potrebbe essere una roccia...
Un metodo noioso, quindi e fonte di errori. Due ricercatori hanno quindi deciso di facilitare il lavoro creando un'intelligenza artificiale basata sul Deep Learning.
Devis Tuia, professore associato all'EPFL di Sion e Jeroen Hoekendijk, dottorando alla Wageningen University (WUR), impiegato dal Royal Netherlands Institute for Sea Research (NIOZ), hanno pubblicato i loro risultati su 'Scientific Reports'.
“In ecologia, i modelli di deep learning più comunemente utilizzati vengono prima addestrati a rilevare singoli oggetti, quindi vengono contati gli oggetti rilevati. Questi tipi di modelli richiedono molte annotazioni di singoli oggetti durante l'addestramento', spiega Jeroen Hoekendijk.
I due scienziati hanno ideato un metodo che salta la fase di rilevazione individuale e va direttamente al conteggio totale degli animali nella foto.
Per testare il loro processo, i due scienziati lo hanno testato su scala microscopica su otoliti nella passera di mare. Questi sono piccoli cristalli di carbonato di calcio situati dietro il cervello del pesce.
Ogni cristallo ha anelli concentrici ed è contandoli che si può, come su un ceppo d'albero, stimare l'età media di una popolazione di passera di mare.
Ancora una volta, contarli al microscopio è molto noioso. L'intelligenza artificiale ha fatto la stessa cosa, compreso il margine di errore, come un essere umano, ma elaborando 100 immagini in meno di un minuto, uno scienziato impiega 3 ore per farlo.
La stessa affidabilità è stata riscontrata con le foto delle foche, sebbene l'angolo di visuale e la distanza dal suolo influiscano sull'aspetto delle foche.
Il computer ha ottenuto di nuovo lo stesso margine di errore, ma ha elaborato 100 foto in meno di un minuto invece di un'ora.
Inoltre, questo metodo può essere utilizzato per contare qualsiasi singolo oggetto o animale e quindi, potenzialmente, aiutare a elaborare non solo le nuove foto, ma anche quelle che non possono essere analizzate per mancanza di tempo.
Ciò rappresenta decenni di immagini di inventario che potrebbero fornire informazioni importanti sui cambiamenti nelle dimensioni della popolazione nel tempo.
Questo nuovo metodo consente inoltre di risparmiare risorse che possono essere utilizzate per proteggere le specie in via di estinzione.
Il prossimo passo sarà elaborare le immagini satellitari di parti inaccessibili dell'Artico, sede di diverse popolazioni di foche elencate.
'Abbiamo in programma di utilizzare questo approccio per studiare le specie in via di estinzione in questa remota regione del mondo, dove le temperature stanno aumentando due volte più velocemente rispetto a qualsiasi altra parte del pianeta', spiega Devis Tuia, direttore del Laboratorio di scienze computazionali per l'ambiente. osservazione della terra presso la Facoltà di Architettura Naturale e Ambiente Costruito dell'EPFL.
'Sapere dove sono concentrati gli animali è essenziale per proteggere queste specie spesso in via di estinzione'.
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