Roma – Un nuovo sistema basato sull’Intelligenza Artificiale (IA) permetterà di monitorare con straordinaria efficienza le condizioni e i cambiamenti ambientali delle foreste in tempo reale, analizzando in particolare i suoni di questi ecosistemi. È quanto emerge da un nuovo studio guidato Università della Tecnologia di Kaunas (KTU) e pubblicato su Forests. La gestione forestale oggi è sempre più messa alla prova dai mutamenti climatici che si sono intensificati negli ultimi anni. “Le foreste – spiega Rytis Maskeliūnas, coautore dello studio – specialmente in regioni come la Lituania, sono altamente sensibili alle temperature invernali in aumento. Una combinazione di fattori sta causando l’indebolimento degli alberi, rendendoli più vulnerabili ai parassiti”.
Figura 2
Ad esempio, la Figura 1 mostra una forma d’onda sonora normalizzata di suoni di uccelli registrati in una foresta urbana in condizioni ventose. Naturalmente, questa forma d’onda è una miscela dei segnali presenti lì. Tuttavia, i segnali in azione possono essere visti utilizzando l’elaborazione del segnale e rivedendo i domini di tempo e frequenza (come rappresentato nella Figura 2). I cinguettii degli uccelli, che tendono a essere ad alte frequenze, e il suono del vento che passa attraverso la foresta sono stati visti in gruppi diversi. Credito KTU
Secondo lo scienziato, i metodi di monitoraggio tradizionali, come le ispezioni visive o il monitoraggio basato sulle fototrappole non sono più sufficienti. Per migliorare la protezione delle foreste, i ricercatori della KTU hanno impiegato l’intelligenza artificiale (IA) e l’analisi dei dati. Queste tecnologie consentono non solo il monitoraggio delle foreste in tempo reale, ma anche l’analisi predittiva, consentendo un intervento precoce in risposta ai cambiamenti ambientali. La soluzione chiave è un modello di dinamica di rigenerazione forestale , che prevede come le foreste cresceranno e cambieranno nel tempo. Il modello traccia i gruppi di età degli alberi e calcola le probabilità per le transizioni degli alberi da un gruppo di età all’altro analizzando i tassi di crescita e mortalità. Questo sistema è integrato da uno strumento di analisi che può identificare i suoni naturali delle foreste e rilevare anomalie che potrebbero indicare disturbi dell’ecosistema o attività umana. Questo modello on solo rileva con precisione i suoni statici, come il cinguettio costante degli uccelli, ma identifica anche i cambiamenti dinamici, come improvvisi rumori di deforestazione o variazioni nell’intensità del vento. Gli autori dello studio sostengono che il modello potrebbe essere adattato anche per monitorare altri cambiamenti ambientali: “Il nostro modello potrebbe rilevare suoni di animali come ululati di lupi, richiami di accoppiamento di cervi o attività di cinghiali, aiutando a monitorare i loro movimenti e modelli di comportamento. Nelle aree urbane, potrebbe essere utilizzato per tracciare l’inquinamento acustico”.(30Science.com)
