// TOM'S HARDWARE ITALIA — SALUTE
Contare i bombi senza catturarli ora è possibile grazie all'IA
Un gruppo di ricercatori della Oregon State University ha sviluppato un sistema semi-automatico basato su telecamere remote economiche e intelligenza artificiale per censire i bombi senza catturarli. Il metodo potrebbe rendere più accessibile la raccolta di dati sulle popolazioni di insetti, oggi ostacolata dai costi delle osservazioni sul campo e dall’impiego di trappole letali.
Il prototipo è stato assemblato con componenti disponibili in commercio e installato durante la fioritura di un campo di trifoglio rosso presso l’Hyslop Field Research Laboratory, a Corvallis. Accanto alle postazioni fotografiche, il team ha condotto rilevamenti tradizionali utilizzando retini e trappole a vane blu, dispositivi capaci di attirare gli insetti ma letali per le api.
Le fotocamere hanno registrato sei specie di bombi, restituendo una diversità molto vicina a quella documentata con i due metodi convenzionali. Il risultato indica che una postazione remota può produrre dati utili senza richiedere la presenza continua di un operatore e senza sacrificare gli esemplari osservati, anche se saranno necessarie ulteriori verifiche in habitat e periodi differenti.
Per riconoscere gli insetti nelle fotografie, i ricercatori hanno costruito due famiglie di modelli di deep learning. I risultati migliori sono arrivati dai modelli tiled, che suddividono ogni fotografia in sezioni più piccole e analizzano separatamente ciascuna porzione. Questo approccio ha superato i sistemi incaricati di elaborare l’intera immagine in un solo passaggio. La stessa convergenza tra sensori e algoritmi emerge nell’uso di telecamere e IA per controllare la qualità dell’acqua, dove l’automazione serve a trasformare riprese continue in informazioni utilizzabili.
Un’altra parte dell’esperimento ha riguardato il modo di attirare insetti diurni davanti all’obiettivo. A differenza delle falene e di altri animali notturni, i bombi non possono essere richiamati semplicemente con una luce. Fra i diversi sfondi provati, i pattern a bersaglio hanno generato un numero significativamente maggiore di visite rispetto alle superfici di colore uniforme.
La combinazione di sfondi attrattivi, fotocamere commerciali e analisi automatizzata rende plausibile una rete di monitoraggio non invasivo distribuita su territori molto più ampi. Una simile infrastruttura potrebbe aiutare agricoltori e ricercatori a seguire spostamenti, presenza e variazioni delle comunità di impollinatori, riducendo il lavoro necessario per controllare manualmente ogni sito.
I dati raccolti potrebbero inoltre colmare alcune lacune che complicano la protezione delle specie in declino. Diversi bombi sono stati proposti per l’inserimento nell’Endangered Species Act statunitense, ma la scarsità di osservazioni estese rende più difficile delimitare gli habitat critici. Il sistema dovrà ora dimostrare di funzionare su scala più ampia, con ambienti, condizioni luminose e specie differenti da quelle incluse nella prima sperimentazione.
Aggiungi Tom's Hardware alle tue fonti preferite su Google