Quando l’oscurità cala su una riserva naturale, avvistare un bracconiere a centinaia di metri dal suolo può essere un compito difficile, anche con la tecnologia delle immagini termiche. Per i ranger dei parchi che lavorano per proteggere gli animali in via di estinzione, un movimento randagio può avere gravi conseguenze. Anika Puri, una studentessa indiano-americana di Chappaqua, New York, ha deciso di affrontare questa sfida con un’improbabile combinazione di intelligenza artificiale, tecnologia dei droni e uno sguardo più attento a come si muovono le persone e gli animali. Secondo un rapporto della Society for Science, il suo progetto, ElSa, abbreviazione di soccorritore di elefanti, ha sviluppato un sistema a basso costo progettato per identificare potenziali bracconieri nelle riprese notturne dei droni. L’innovazione ha fruttato a Puri una borsa di studio di 25.000 dollari come Davidson Fellow 2022, riconoscendo il suo lavoro in ingegneria e la sua potenziale applicazione alla conservazione della fauna selvatica. Scorri verso il basso per leggere i dettagli del suo viaggio.Trasforma la curiosità in innovazioneSecondo il comunicato online del Davidson Institute, l’interesse di Puri per la tecnologia è nato da un’iniziale passione per la costruzione, la sperimentazione e l’esplorazione di nuove idee. Dalla presentazione di un robot Lego Mindstorms alla Maker Faire allo sviluppo di un interesse per i droni e al conseguimento della licenza di pilota di droni commerciali, ha affrontato l’ingegneria come un modo per trasformare la curiosità in soluzioni pratiche. Alla fine la sua attenzione si spostò sulle scienze ambientali e sulla protezione delle specie in via di estinzione. Durante le sue visite in India, è rimasta colpita dalla continua presenza di gioielli e statue in avorio nei mercati di Mumbai, nonostante gli sforzi internazionali per frenare il commercio illegale di avorio. L’esperienza l’ha spinta a ricercare la portata del bracconaggio della fauna selvatica e la tecnologia utilizzata per prevenirlo.Ha scoperto che i droni dotati di termocamere a infrarossi stavano già aiutando i ranger a monitorare le aree protette dopo il tramonto. Tuttavia, l’analisi del filmato risultante rimane una sfida, spiega il comunicato.Perché il rilevamento tradizionale non è sufficienteI droni che monitorano le riserve naturali volano in genere ad altezze considerevoli per coprire vaste aree, operando con una durata della batteria limitata. A circa 400 piedi, persone e animali possono apparire come piccole forme nelle immagini termiche, rendendoli difficili da distinguere con precisione, afferma il comunicato online.I sistemi di rilevamento esistenti spesso si basano sull’analisi dei singoli fotogrammi e sull’identificazione degli oggetti in base alla loro forma. Secondo la ricerca di Puri, questi approcci potrebbero raggiungere una precisione fino al 20% in condizioni difficili. Anche gli operatori dei diritti umani che guardano ore di filmati corrono il rischio di affaticamento e di perdita di attività. Puri ha affrontato il problema da una prospettiva diversa. Invece di esaminare solo ciò che appariva in un’immagine, ha studiato come gli oggetti si muovono nel tempo.Leggi il movimento tramite l’intelligenza artificialeIl sistema ElSa utilizza l’apprendimento automatico per analizzare i modelli spazio-temporali nei video infrarossi termici notturni. Questi modelli includono differenze nella velocità, nel raggio di sterzata e nel comportamento di movimento, nonché se un animale si muove come parte di una mandria, aggiunge il rapporto della Society for Science. Esaminando le caratteristiche attraverso successivi fotogrammi video, l’algoritmo mira a distinguere le persone dagli animali in modo più affidabile rispetto ai metodi basati principalmente su immagini statiche.Quando è stato testato sul set di dati video a infrarossi termici BIRDSAI, raccolto da quattro parchi nazionali in Africa, il sistema ha raggiunto una precisione del 90,9% nel rilevamento degli esseri umani. Questo risultato rappresenta un miglioramento di circa quattro volte rispetto ai metodi esistenti citati nella sua ricerca.Anche se l’identificazione di una persona non stabilisce automaticamente che si tratti di un bracconiere, la tecnologia può aiutare i ranger a segnalare attività sospette per ulteriori indagini.Rendere accessibili le tecnologie di conservazioneIl costo è stato un’altra considerazione importante nel progetto di Puri. Le termocamere ad alta risoluzione possono costare circa 4.800 dollari, rendendo la tecnologia di sorveglianza avanzata fuori dalla portata di alcuni programmi di conservazione. Il suo prototipo ElSa, costruito con componenti disponibili in commercio, costa circa 300 dollari. Questo prezzo significativamente più basso potrebbe rendere gli strumenti di rilevamento automatizzato più accessibili ai parchi in Africa e Asia, dove budget e risorse sono spesso limitati. Il progetto offre uno sguardo su come l’intelligenza artificiale può essere applicata oltre gli usi aziendali convenzionali, affrontando le sfide che riguardano la biodiversità e la sostenibilità ambientale.Un giovane ricercatore con un obiettivo più grandePer Puri, la Davidson Fellowship è stata il riconoscimento di un progetto che collegava l’ingegneria con una causa di cui era appassionata. Il suo lavoro dimostra come guardare un problema familiare in modo diverso possa aprire nuove possibilità tecnologiche. La protezione della fauna selvatica richiede una combinazione di ranger addestrati, applicazione efficace, partecipazione della comunità e monitoraggio affidabile. ElSa non sostituisce questi sforzi, ma punta a un futuro in cui strumenti di intelligenza artificiale a prezzi accessibili potranno aiutare i team di conservazione a identificare le minacce più rapidamente e a gestire le loro risorse limitate in modo più efficace.Immagini per gentile concessione: Society for Science