Roma, 16 ott – “La tecnica messa a punto si basa su una metodologia di apprendimento automatico supervisionato, ovvero un insieme di processi matematici che permettono ai computer di imparare a riconoscere e contare in modo automatico individui fotografati nel loro ambiente naturale o in prossimità di strutture artificiali di osservazione”, spiega Simone Marini di Cnr-Ismar, coordinatore del team internazionale. “L’applicazione di questi algoritmi su migliaia di immagini dimostra come il metodo possa essere utilizzato per tracciare in maniera affidabile le variazioni temporali di abbondanza di pesci in diverse condizioni operative. Abbiamo validato la metodologia su 22.000 immagini, contenenti circa 176.000 pesci, acquisite ogni 30 minuti, giorno e notte, per un periodo di due anni dall’osservatorio marino Obsea posizionato al largo di Barcellona e gestito dall’Università Politecnica di Catalogna e dal Csic spagnolo”. L’efficacia dell’algoritmo nel riconoscimento degli individui è stata validata dell’Università Politecnica delle Marche in collaborazione con Ispra tramite metodologie statistiche capaci di correlare le variazioni di abbondanza stagionali con differenti variabili biotiche ed ambientali. Una novità assoluta nel campo della tecnologia applicata alle scienze marine che aprirà nuove prospettive di esplorazione e di tutela degli ecosistemi. “Avremo la possibilità di analizzare in modo intelligente, continuo ed automatico grandi quantità di immagini subacquee, consentendo nuovi approcci anche alla conservazione della biodiversità”, aggiunge il ricercatore Cnr-Ismar. “Questa nuova metodica rappresenta un importante avanzamento per lo studio delle risorse e delle sue variazioni, applicabile ad una grande varietà di ambienti come: le aree marine protette, le zone costiere, le aree di mare aperto, sino alle zone più profonde degli oceani. La tecnologia si rivela di particolare importanza anche per monitorare gli impatti antropici e le rapide conseguenze del cambiamento climatico”. (BIG ITALY /SEGUE)
