Telecamere e microfoni sono stati testati in tre luoghi. Catturano suoni e immagini in modo che i computer possano identificare specie specifiche e mappare le loro posizioni. L’intelligenza artificiale ha riconosciuto dozzine di uccelli dai loro canti e ha trovato e identificato volpi, cervi, ricci e pipistrelli utilizzando analisi a cui nessun ricercatore potrebbe aiutare, ha scritto. Il quotidiano The Guardian.

“La chiave è la portata dell’operazione”, ha affermato Anthony Dancer, esperto di conservazione presso la Zoological Society of London (ZSL). “Abbiamo catturato decine di migliaia di set di dati e migliaia di ore di audio da questi siti di test e identificato tutte le specie animali al loro interno. Non saremmo mai in grado di farlo su scala così ampia se utilizzassimo l’osservazione umana. Solo l’intelligenza artificiale lo rende possibile”, ha aggiunto.

Per il progetto è stato selezionato il terreno adiacente alla linea ferroviaria a Barnes, Twickenham e Lewisham a Londra. Di proprietà di Network Rail, questi siti sono recintati per impedire alle persone di accedere alla linea e sono visitati raramente. Network Rail possiede più di 52.000 ettari di terreno e gran parte di esso svolge un ruolo importante nella protezione della diversità della vita.

“Uccelli come l’usignolo dalla testa nera, i merli e le cinciallegre ne sono esempi”, afferma Neil Strong, responsabile della strategia per la biodiversità presso Network Rail.

“Tutte e tre le specie richiedono un ambiente sano – comprese molte bacche e noci – e tutte e tre sono state rilevate dall’intelligenza artificiale dai segnali acustici catturati dai nostri sensori in tre siti di test. “Questo è incoraggiante e fornisce importanti spunti per misurare la diversità della vita in futuro”, ha aggiunto.

Altre creature identificate dall’IA includono sei specie di pipistrelli incluso il pipistrello fischiatore. “I pipistrelli probabilmente usano i ponti ferroviari per appollaiarsi”, ha detto Dancer. “Quindi, se riusciamo a ottenere informazioni più dettagliate sulle esatte posizioni di nidificazione utilizzando monitor di intelligenza artificiale, possiamo proteggerli”, ha aggiunto.

Ciò è stato sottolineato anche da Strong. “In passato dovevamo stimare le popolazioni di fauna selvatica locale sulla base di animali morti, come i tassi lasciati sui binari o sui bordi delle strade. In questo modo possiamo avere un’idea migliore della dimensione della popolazione”, ha aggiunto.

Ora ZSL e Network Rail prevedono di espandere l’uso dei monitor di intelligenza artificiale ad altre aree. L’obiettivo principale di questo progetto è dimostrare che la tecnologia basata sull’intelligenza artificiale può essere utilizzata per esplorare la fauna selvatica. Ciò mostrerà alle comunità quali specie si stanno spostando e dove e le aiuterà a sviluppare strategie migliori per proteggerle.