Roma – Un modello neurale sviluppato con Cornell University consente di riconoscere in tempo reale gli spari del bracconaggio nelle foreste pluviali, migliorando l’affidabilità dei sistemi acustici utilizzati per il monitoraggio della fauna. Il lavoro, presentato al meeting della Acoustical Society of America e della Acoustical Society of Japan, descrive un sistema distribuito di microfoni autonomi che filtra e verifica i segnali sospetti per ridurre i falsi positivi.
Il progetto, guidato da Naveen Dhar in collaborazione con il K. Lisa Yang Center for Conservation Bioacoustics e l’Elephant Listening Project di Cornell, nasce per affrontare le difficoltà operative nelle foreste tropicali, dove i rumori ambientali interferiscono con i rilevamenti. Il modello è ospitato localmente sui microprocessori delle unità di registrazione, che eseguono una prima selezione dei segnali “probabili spari”.
Le informazioni validate vengono inviate a un nodo centrale, che confronta i dati con altri sensori nella rete. Quando più dispositivi confermano lo stesso evento, il sistema identifica la posizione del colpo e prepara un pacchetto audio sincronizzato per l’invio ai ranger, consentendo un intervento rapido nelle aree più vulnerabili.
Il metodo permette di distinguere gli spari da rumori simili come rami che si spezzano o cadute di alberi, una criticità che oggi genera un’elevata quota di falsi allarmi. I ricercatori stanno ampliando il modello per classificare anche il tipo di arma e altre attività antropiche, come l’uso di motoseghe o veicoli, con l’obiettivo di testarlo sul campo in reti più estese.
Secondo gli autori, l’integrazione con infrastrutture IoT e la riduzione dei costi dei materiali potrebbe portare a soluzioni open-source applicabili in diverse regioni del pianeta, fornendo ai gestori delle aree protette dati tempestivi sulle attività illegali e sui movimenti dei bracconieri. Il lavoro rientra nelle iniziative presentate al meeting ASA-ASJ di Honolulu, dedicato ai nuovi strumenti acustici per la conservazione della biodiversità. (30Science.com)
