Deep Learning e social media alleati per difendere le riserve naturali

Roma – Un metodo che combina deep learning e social media per identificare e classificare rapidamente le attività umane all’interno delle riserve naturali a livello globale. E quanto sviluppato dai ricercatori della National University of Singapore (NUS), che hanno pubblicato i loro risultati su Scientific reports. Il team di ricerca, guidato dal professore associato L Roman Carrasco del Dipartimento di scienze biologiche della Facoltà di scienze della NUS insieme al suo studente di dottorato, il signor Timothy Bing Lun Yee, ha sviluppato una tecnica per elaborare le immagini dei social media scattate all’interno di aree protette (PA). Analizzando queste immagini tramite un modello di tagging delle immagini basato su apprendimento profondo, le attività umane raffigurate al loro interno vengono rilevate automaticamente. Queste immagini taggate vengono quindi raggruppate in categorie distinte di attività umane. Hanno analizzato un totale di 87.090 foto da 2.813 PA in 207 paesi per questo studio. Nello spiegare l’importanza di questo lavoro, il signor Yee ha affermato: “Sebbene ci siano stati studi simili, questo è probabilmente il primo studio che cerca di indagare le attività umane all’interno delle PA su scala globale. Dimostra l’utilità dei social media e dell’apprendimento profondo nel dare potere ai ricercatori per indagare su urgenti problemi ambientali su una scala molto più ampia”.(30Science.com)