Via a progetto multidisciplinare contro il traffico di animali

Roma – Un nuovo progetto mira a utilizzare diverse branche della scienza per combattere il traffico di animali selvatici come alcune specie di squali, razze e tartarughe marine. Il progetto è guidato dal Worcester Polytechnic Institute (WPI) e ha ottenuto una sovvenzione di 2 milioni di dollari nell’ambito del programma Partnership to Advance Conservation Science and Practice (PACSP), una collaborazione unica nel suo genere tra la National Science Foundation e la Paul G. Allen Family Foundation. Per Kyumin Lee, professore di informatica, e Renata Konrad, professoressa presso la Business School del WPI, il nuovo finanziamento rappresenta un’evoluzione del lavoro iniziato nel 2020 per utilizzare un mix di intelligenza artificiale, e dati della supply chain, finanziari e dei social media per scoraggiare il commercio illegale di fauna selvatica. Il commercio illegale di animali selvatici, del valore di miliardi di dollari, rappresenta una grave minaccia per la biodiversità e la sopravvivenza di numerose specie. Le forze dell’ordine di tutto il mondo affrontano sfide significative nell’identificare e intercettare prodotti illegali derivanti da animali selvatici, in particolare quando sono coinvolti solo frammenti di animali, come pinne o gusci, ha affermato Lee. “Senza gli strumenti giusti, è quasi impossibile determinare se una specie è protetta o meno”, ha detto Lee. “Questo progetto spera di cambiare le cose”. Utilizzando un metodo chiamato fusione ad alta risoluzione, il team sta sviluppando un kit di test poco costoso, simile ai test COVID-19 disponibili in commercio, in grado di immettere in modo rapido e accurato marcatori molecolari unici in un database basato sull’intelligenza artificiale di 20.000 campioni provenienti da 185 specie protette. Si prevede che il kit costerà poco meno di un dollaro e produrrà risultati in meno di tre ore, il che lo rende uno strumento efficace che potrebbe essere utilizzato nei porti e negli aeroporti di tutto il mondo, ha affermato Lee. I funzionari potrebbero determinare sul posto se hanno a che fare con fauna selvatica trafficata illegalmente. Oltre all’identificazione fisica dei prodotti della fauna selvatica, il progetto creerà un’infrastruttura online per analizzare i social network in cui si discute spesso del commercio illegale di fauna selvatica. Tracciando le parole chiave, utilizzando l’apprendimento automatico per rilevare quando si discute del commercio illegale di fauna selvatica e impiegando analisi dei dati e modelli di intelligenza artificiale in linguaggio ampio in rapida evoluzione, gli utenti finali potranno dare un’occhiata sia ai risultati in tempo reale sia alle tendenze a lungo termine. Lee ha affermato che i set di dati creati dal team saranno integrati in un repository open source disponibile per ricercatori e forze dell’ordine. Al momento, le informazioni sono sparse. Lee ha affermato che il lavoro del team identificherà i nodi più critici nelle reti di traffico, come acquirenti, venditori o rotte di trasporto chiave, che dovrebbero essere presi di mira per interrompere il commercio nel modo più efficace. (30Science.com)