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In qualità di organizzazione impegnata in un’innovazione responsabile e a un utilizzo della tecnologia per promuovere cambiamenti positivi, SAS applicherà l’intelligenza artificiale e il machine-learning “crowd-driven” per contribuire alla protezione delle tartarughe marine in via di estinzione.
Analogamente al recente progetto di SAS per aiutare a monitorare la deforestazione in Amazzonia, SAS sta attualmente collaborando con l’UNC Center for Galapagos Studies (CGS) in diverse iniziative di ricerca che riguardano le isole. Il Cgs si è rivolto a SAS per analizzare i dati e raccogliere informazioni che li aiuteranno a comprendere ambienti con problemi analoghi in tutto il mondo
Attraverso un’applicazione chiamata ConserVision, i citizen scientists sono invitati ad abbinare le immagini dei tratti facciali delle tartarughe per contribuire all’addestramento di un modello SAS di computer vision. Una volta che il modello sarà in grado di identificare con precisione le singole tartarughe, i ricercatori disporranno 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. L’obiettivo è che in futuro il modello possa eseguire il riconoscimento facciale su qualsiasi immagine di tartaruga marina, sia che provenga da un gruppo di ambientalisti/ricercatori che da un turista in vacanza.
“Con l’aumentare della complessità delle nostre sfide, come community globale abbiamo bisogno di modi dinamici per accedere e utilizzare le informazioni per incrementare gli sforzi di conservazione”, ha dichiarato Sarah Hiser, MSc, Principal Technical Architect di SAS. “Usando tecnologie come analytics, intelligenza artificiale e tecniche di machine learning per quantificare il mondo naturale, otteniamo conoscenze che ci aiutano a proteggere gli ecosistemi e a affrontare il cambiamento climatico”.
Oltre alle tartarughe, le isole Galapagos ospitano anche il Galapagos Science Center, un ente di ricerca gestito dalla UNC-Chapel Hill e dalla Universidad San Francisco de Quito in Ecuador.
Riconoscimento facciale delle tartarughe marine
Utilizzando tecniche di computer vision e machine learning, i ricercatori mirano a identificare le singole tartarughe e creare un indice di salute relativo ai tassi di crescita, alle minacce per la salute e ai dati di presenza. Le informazioni ricavate da questo insieme di dati potrebbero essere utilizzate per comprendere i modelli di movimento temporale e spaziale di queste tartarughe e identificare i rischi per la salute dovuti a rifiuti marini, urti di imbarcazioni e malattie. Creando un assessment sullo stato di saluti di ogni animale, è possibile utilizzare una scala temporale tra la cattura delle foto e determinare così lo stato di salute dell’animale nel tempo.
Le abitudini degli squali martello
Gli squali martello si spostano abitualmente in mare aperto durante la notte ed è necessario capire meglio cosa determina questi spostamenti. Il progetto sullo squalo martello si concentra sulla presenza o l’assenza di questi squali al largo o nei pressi della costa, e se il loro movimento è sincrono e/o ritmico. Le correnti e le temperature oceaniche, le fonti di cibo o i requisiti di salinità influenzano gli spostamenti di questi squali? Le conoscenze acquisite possono aiutare a definire i confini delle aree di conservazione e le pratiche di pesca e turismo sostenibili.
Previsioni sul fitoplancton
Essendo il fondamento energetico e delle risorse di ogni catena alimentare del pianeta, la comprensione della dispersione spaziale e temporale e delle interazioni comunitarie delle popolazioni di fitoplancton è fondamentale per la sua salvaguardia. L’obiettivo del progetto sul fitoplancton è comprendere i fattori fisici, chimici e biologici che influenzano questi piccoli ma potenti organismi. Il cambiamento delle temperature oceaniche, i modelli meteorologici e l’attività umana influenzano l’ambiente marino che li ospita. Essere in grado di prevedere i cambiamenti alla base della catena alimentare può fornire indicazioni sull’impatto dei cambiamenti climatici su tutta la vita marina e, a sua volta, sulle popolazioni umane che ne dipendono.
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