Roma – Grazie all’intelligenza artificiale e a una flotta di droni, un gruppo di studiosi ha rivoluzionato il modo di tracciare e studiare i capodogli. E’ quanto emerge da uno studio pubblicato su “Science Robotics” e guidato dall’Università di Harvard. Negli ultimi anni, diversi capodogli sono stati dotati di sensori per localizzarli e tracciare i loro spostamenti, così da studiarne la vita e il comportamento in natura. Ma questi sensori non bastano: l’acquisizione di osservazioni visive in situ (in mare) dei capodogli, sono fondamentali per convalidare quanto appreso grazie ai sensori. Sfortunatamente, le osservazioni in situ richiedono molto tempo e molte risorse anche al netto dei progressi nella localizzazione dei capodogli: questi infatti trascorrono meno del 25 per cento del loro tempo in superficie e questa imitata attività in superficie determina frequenti mancate opportunità di incontro, complicando ulteriormente gli sforzi di raccolta dei dati.
Fig. 1. Struttura di AVATARS per l’incontro con i capodogli.
( A ) Un’istanza del profilo di immersione verticale di un capodoglio ottenuto dai dati del sensore di pressione che mostra una durata di emersione molto breve ( 19 ). ( B ) Opportunità di incontro con capodoglio perse in base alle osservazioni raccolte in 8 anni da biologi marini ( 20 ). ( C ) Il nostro framework, in cui un UAV con il nostro modulo di rilevamento ottiene l’AOA a un tag di emissione di segnali VHF attaccato a una balena. I sensori acustici come le boe idrofoniche o gli array trainati abilitano l’AOA acustico quando le balene si immergono sott’acqua. I robot con il nostro modulo di autonomia utilizzano l’AOA da diverse modalità di rilevamento, tenendo conto dell’incertezza nelle posizioni delle balene dovuta alle misurazioni rumorose dei sensori e alla stocasticità nelle emersioni per localizzare le balene e raggiungere l’incontro con le balene quando emergono.
Credito
Science Robotics e Università di Harvard
Per far fronte al problema, gli autori del nuovo studio hanno spiegato una flotta di veicoli aerei senza pilota (droni) dotati di moduli di rilevamento in grado di trovare i segnali degli strumenti di tracciamento ad altissima frequenza posti sui capodogli. Questi droni sono stati guidati in modo automatico alla ricerca dei segnali dei capodogli grazie ad un algoritmo basato sull’apprendimento per rinforzo capace di determinare i probabili tempi e luoghi di emersione. “Abbiamo condotto esperimenti in mare – spiegano gli autori – nell’habitat nativo dei capodogli utilizzando un ‘capodoglio simulato, un motoscafo dotato di un emettitore di segnale identico a quello utilizzato per le ricerche. Utilizzando le misurazioni della direzione della balena ingegnerizzata e il nostro modulo di rilevamento, abbiamo ottenuto un tasso di successo complessivo di incontro dell’81,31 per cento”. (30Science.com)
