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Nuove prospettive di esplorazione e di tutela degli ecosistemi attraverso le immagini subacquee
L’utilizzo di computer e intelligenza artificiale permette a un team di ricercatori italiani e spagnoli, coordinato dall’ Istituto di scienze marine del Consiglio nazionale delle ricerche, di monitorare con immagini subacquee in modo automatico le specie marine e di conseguenza valutarne l’abbondanza e le variazioni temporali.
Lo studio è stato 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 che ha collaborato 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).
Il ricercatore Simone Marini, coordinatore di questo importante team, spiega che la tecnica messa a punto si basa su una metodologia di apprendimento automatico supervisionato: 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. Questo metodo può essere utilizzato per tracciare in maniera affidabile le variazioni temporali di abbondanza di pesci in diverse condizioni operative.
Una novità assoluta nel campo della tecnologia applicata alle scienze marine. Ci sarà quindi la possibilità di analizzare in modo intelligente, continuo ed automatico grandi quantità di immagini subacquee, consentendo nuovi approcci anche alla conservazione della biodiversità. Questa nuova metodica è 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 causati dall’uomo e le rapide conseguenze del cambiamento climatico.
La sua efficacia è stata testata dall’Università Politecnica delle Marche in collaborazione con Ispra.
Grafico: Un esempio di correlazione tra dati di abbondanza ottenuti tramite conteggio manuale (linea rossa) e dati di abbondanza ottenuti tramite riconoscimento automatico (linea blu).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 posizionato al largo di Barcellona e gestito dall’Università Politecnica di Catalogna e dal Csic spagnolo.
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, possiamo immaginare il potenziale applicativo di questo avanzamento tecnologico.
Un esempio di correlazione tra dati di abbondanza ottenuti tramite conteggio manuale (linea rossa) e dati di abbondanza ottenuti tramite riconoscimento automatico (linea blu).
Esempi di riconoscimento automatico (riquadri rossi) durante differenti condizioni ambientali (giorno, notte, acqua limpida, acqua torbida ed organismi incrostanti sull’oblò della camera).
