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Un algoritmo nato per riconoscere il canto degli uccelli oggi è in grado di ‘ascoltare’ anche i lemuri. Lo dimostra un nuovo studio pubblicato sulla rivista scientifica ‘Integrative Zoology’ e condotto da ricercatrici e ricercatori dell’Università di Torino. L’intelligenza artificiale è stata utilizzata per monitorare automaticamente le vocalizzazioni di due specie simbolo della biodiversità del Madagascar: Indri indri e Varecia variegata, entrambe fortemente minacciate dalla perdita di habitat.
La foresta di Maromizaha: raccolta dati su larga scala
La ricerca si è svolta nella foresta di Maromizaha, dove tra il 2020 e il 2023 sono state raccolte oltre 55.000 registrazioni acustiche grazie a registratori automatici installati nel cuore della foresta pluviale. Questi strumenti hanno registrato in modo continuo i suoni dell’ambiente naturale, 24 ore su 24 e per tutti i giorni dell’anno, permettendo di documentare la presenza e l’attività degli animali anche in momenti in cui l’osservazione diretta è difficile o impossibile, come durante la notte.
L’uso di BirdNET per riconoscere i lemuri
Per analizzare questa grande quantità di dati, i ricercatori hanno utilizzato BirdNET, una rete neurale convoluzionale sviluppata originariamente per il riconoscimento dei suoni degli uccelli. Il sistema è stato adattato e addestrato per identificare le vocalizzazioni specifiche delle specie di primati oggetto dello studio. Il modello ottimizzato ha raggiunto un’accuratezza superiore al 90%, dimostrando che tecnologie sviluppate per l’ornitologia possono essere applicate con successo anche alla primatologia.
«Dimostriamo che un sistema open source basato sul deep learning può essere impiegato con successo dall’ornitologia alla primatologia», spiega Daria Valente, ricercatrice dell’Università di Torino. “Questo studio apre nuove prospettive per individuare quando e dove sono attive specie rare di grande interesse conservazionistico, soprattutto in aree logisticamente complesse”.
Accesso alla tecnologia e trasferimento di competenze
I ricercatori sottolineano che sviluppare da zero una rete neurale richiede competenze specialistiche e potenza di calcolo spesso difficili da reperire nei Paesi che ospitano la maggiore ricchezza di biodiversità. “Utilizzare una piattaforma open source già esistente, come BirdNET, ha permesso di abbattere queste barriere e di coinvolgere direttamente i gestori delle aree protette, favorendo un trasferimento di competenze tecnologiche», aggiunge Valeria Ferrario, tra le autrici dello studio.
Vantaggi del monitoraggio acustico passivo
Integrare il monitoraggio acustico passivo con l’intelligenza artificiale consente di analizzare anni di registrazioni in modo rapido, standardizzato e non invasivo, riducendo tempi e costi delle analisi. Questo approccio evita anche la necessità di mantenere personale sul campo durante tutto l’anno e nelle fasce orarie più critiche, come la notte o l’alba, ottimizzando le risorse e ampliando le azioni concrete di conservazione.
Applicazioni per la conservazione dei lemuri
In un contesto come quello malgascio, dove deforestazione, frammentazione dell’habitat e cambiamenti climatici minacciano gravemente la sopravvivenza dei lemuri, strumenti di questo tipo possono fornire dati fondamentali per aggiornare le stime di presenza delle specie, comprendere le dinamiche comportamentali e sviluppare strategie di conservazione più efficaci.