La terra viene spesso definita “pianeta blu” e questo perché oltre il 70% della sua superficie è coperta dagli Oceani. Quest’ultimi, oltre a produrre la metà dell’ossigeno che respiriamo e ad assorbire anidride carbonica, ospitano più dell’80% della biodiversità del pianeta e sono la principale fonte di sostentamento per più di 250 milioni di persone.
Eppure, questi ecosistemi fondamentali sono oggi minacciati dall’inquinamento, dalla pesca intensiva e dal cambiamento climatico che, paradossalmente, aiutano a combattere.
In questo fragile contesto la tecnologia, in particolare l’intelligenza artificiale, può giocare un ruolo cruciale nella salvaguardia degli ecosistemi marini.
Ma in che modo si può tradurre in maniera concreta questo potenziale? In occasione della Giornata Mondiale degli Oceani, l’8 giugno, SAS, leader nel settore dei dati e dell’AI, condivide 5 esempi realizzati nell’alveo del suo programma aziendale Data for good, in cui si impegna a utilizzare dati, analytics e AI per risolvere i problemi umanitari legati alla povertà, alla salute, ai diritti umani, all’istruzione e all’ambiente.
- Creare un gemello digitale per proteggere le balene
Prevedere il percorso delle balene in mare aperto è essenziale per evitare collisioni con le imbarcazioni: oggi ciò è reso possibile da un “digital twin” dell’oceano, una replica virtuale dello spazio marino che integra dati meteorologici e oceanografici con i modelli migratori delle balene, elaborandoli tramite algoritmi di machine learning.
Questa è la vera e propria mission di Fathom Science Inc., una spin-off tecnologica dell’Università statale della Carolina del Nord, a supporto della quale SAS ha messo a disposizione la propria piattaforma di analytics e intelligenza artificiale, integrando dati satellitari, oceanografici e biologici.
Dalla collaborazione a stretto contatto con gli esperti di Fathom Science è nata WhaleCast, una mappa di calore che mostra la probabilità di attività delle balene franche lungo la costa orientale americana. Il sistema è in grado di generare previsioni in tempo reale sulla potenziale presenza dei cetacei in specifiche aree marine, inviando allerte alle navi mercantili che si trovano in zona, così che possano modificare la loro rotta ed evitare incidenti.
- Usare computer vision per riconoscere le tartarughe
Fino a poco tempo fa lo studio e il monitoraggio delle numerose specie di tartarughe marine che abitano le isole Galapagos era affidato all’osservazione manuale. Oggi, grazie alla computer vision e al machine learning, questa attività può essere facilitata da un sistema automatico che analizza i pattern facciali di ciascun esemplare, come nel caso della collaborazione tra SAS e l’UNC Center for Galapagos Studies.
Attraverso un’applicazione chiamata ConserVision, le persone di tutto il mondo sono invitate a contribuire all’image matching dei ‘volti’ dei rettili marini, così da contribuire all’addestramento di un modello di visione computerizzata SAS che, una volta in grado di identificare con precisione le singole tartarughe, permetterà ai ricercatori di disporre più rapidamente di informazioni preziose per seguire meglio lo stato di salute e i modelli migratori di ciascuna tartaruga in un determinato periodo di tempo. La speranza è che in futuro il modello possa eseguire il riconoscimento facciale su qualsiasi immagine di tartaruga marina, sia che provenga da un gruppo di conservazione che da un turista in vacanza.
- Mappare i movimenti degli squali martello con tracker acustici
Gli squali martello sono una specie progressivamente presa di mira dalla pesca commerciale e illegale a causa delle loro pinne, risultando molto vulnerabili alla cattura accidentale come bycatch da parte di reti a strascico, reti a circuizione, reti da posta e palangari. Per questo motivo comprendere meglio i loro modelli di movimento è fondamentale per proteggerli.
Sempre nell’arcipelago delle Galapagos, i ricercatori dell’UNC Center hanno utilizzato il software di analisi e visualizzazione SAS® per identificare e caratterizzare i modelli di movimento degli squali martello sia in acque costiere che al largo.
Sono stati inclusi nell’analisi fattori come l’esistenza di schemi giornalieri prevedibili, se gli spostamenti avvenissero individualmente o in gruppo, e altri elementi – come i cicli lunari, i cambiamenti ambientali e le esigenze individuali – per capire se potessero influenzare questi comportamenti.
Ad oggi, uno dei modelli realizzati è riuscito a prevedere la presenza degli squali al largo con un’accuratezza del 93,24% e in prossimità della costa con un’accuratezza del 93,73%.
Queste informazioni possono aiutare a definire i confini delle aree di conservazione e le pratiche di pesca e turismo sostenibili.
- Creare modelli predittivi per anticipare la fioritura di fitoplancton
Il fitoplancton costituisce la base della catena alimentare marina e svolge un ruolo essenziale nella regolazione del clima globale. Tuttavia, le sue fioriture improvvise, legate al riscaldamento degli oceani, possono alterare l’ecosistema.
Per affrontare la sfida, i ricercatori dell’UNC Center si sono rivolti a SAS, chiedendo supporto nell’analisi di grandi volumi di dati raccolti tramite sensori e satelliti. Grazie agli strumenti di analytics e data visualization di SAS, è stato possibile integrare e interpretare dati complessi, individuando pattern e tendenze nelle popolazioni di fitoplancton su cui modellare l’impatto dei cambiamenti climatici sull’intero ecosistema, dato che questi microrganismi rappresentano la base della catena alimentare marina.
L’obiettivo futuro è sviluppare algoritmi in grado di mappare la composizione degli ecosistemi microbici – che si trovino in acqua, nel suolo o negli animali – e di modellare come i fattori ambientali li influenzano. In questo modo, sarà possibile ottimizzare questi ecosistemi per scopi umani, come il miglioramento della salute, della resa agricola e della tutela ambientale.
