L’intelligenza artificiale è al centro di uno studio sui cambiamenti che avvengono nel mondo degli insetti. Gli insetti sono alla base degli ecosistemi di tutto il mondo: alcuni sono vettori di malattie e parassiti, altri sono impollinatori e quindi hanno un ruolo determinante nel ciclo dei nutrienti. Ascoltarli è un modo per monitorare i cambiamenti di queste popolazioni in rapporto alla salute dell’ambiente
Capire gli insetti per studiare i cambiamenti ambientali
L’intelligenza artificiale ascolta gli insetti. Il mondo degli insetti sta cambiando perché stanno cambiando gli ecosistemi in cui vivono e fanno ricorso alla loro capacità di adattamento per sopravvivere anche in ambienti ostili. Ascoltarli è un modo per monitorare i cambiamenti di queste popolazioni in rapporto alla salute dell’ambiente.
La modellazione bioacustica
La University of Massachusetts Amherst ha pubblicato in “Journal of Applied Ecology” una ricerca in cui gli studiosi valutano le capacità dell’intelligenza artificiale di identificare le diverse specie di insetti in base al suono che emettono. Machine learning e deep learning sono gli standard di riferimento per la modellazione bioacustica automatizzata impiegata in questo studio sugli insetti.
Laura Figueroa, docente di Conservazione ambientale nella University of Massachusetts Amherst e principale autrice dell’articolo From buzzes to bytes: A systematic review of automated bioacoustics models used to detect, classify, and monitor insects, sostiene che gli insetti governano il mondo. «Alcuni sono vettori di malattie e parassiti, altri sono impollinatori e quindi hanno un ruolo determinante nel ciclo dei nutrienti. Sono alla base degli ecosistemi di tutto il mondo, sono cibo per animali che vanno dagli uccelli ai pesci agli orsi, e in molti casi nutrono anche gli esseri umani. Gli insetti, quindi, sono dovunque, ma è difficile capire come le loro popolazioni stiano cambiando».
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Dai rilevamenti degli entomologi all’intelligenza artificiale
Fino ad oggi, la ricerca sugli insetti era affidata agli entomologi che si recavano sul campo per raccogliere campioni e identificare le diverse specie di insetti. Questo metodo ha fornito dati affidabili, seppure con qualche criticità: è dispendioso in termini di tempo e di risorse, e spesso gli insetti catturati muoiono. Per questo motivo si è pensato di ricorrere all’intelligenza artificiale. Se è facile distinguere il ronzio di un’ape da quello di una mosca, non tutti gli insetti emettono suoni così distinguibili e alcuni non ne emettono affatto.
Quindi, addestrare i modelli di intelligenza artificiale è utile per identificare gli insetti dai suoni che producono. I ricercatori hanno poi esaminato i diversi modelli di intelligenza artificiale e hanno stabilito che il più adatto è il deep learning: grazie alla sua maggiore flessibilità riesce a classificare centinaia di specie con una precisione superiore al 90%. Nonostante i buoni risultati ottenuti, i ricercatori precisano che il monitoraggio bioacustico non deve sostituire i monitoraggi tradizionali perché, come si è detto, non tutti gli insetti emettono suoni. Inoltre, in ambienti rumorosi – ad esempio in città – il risultato non può essere soddisfacente.
