È possibile salvare più specie dall'estinzione utilizzando l'intelligenza artificiale? Un team di ricercatori, guidato dal responsabile del gruppo al SIB Daniele Silvestro dell'Università di Friburgo e dell'Università di Göteborg, ha sviluppato un nuovo pacchetto software, CAPTAIN, che tiene conto dei parametri essenziali, compresi quelli finanziari, per una scelta efficiente delle aree da proteggere. A parità di budget, CAPTAIN offre soluzioni che proteggono più specie rispetto ai metodi alternativi. Il loro lavoro è stato pubblicato oggi sulla rivista Nature Sustainability.
Le risposte alle richieste sempre più urgenti di intervenire per arrestare la perdita di biodiversità sono in ultima analisi limitate dalle risorse finanziarie che i governi e i responsabili politici sono in grado (o disposti) ad allocare ai programmi di conservazione. Le crescenti e diffuse pressioni umane sugli ecosistemi e l'aggravarsi della crisi climatica complicano ulteriormente la ricerca di modi efficaci per proteggere la natura. Un team internazionale di scienziati svizzeri, svedesi e britannici afferma ora che è possibile elaborare politiche di conservazione più mirate grazie all'intelligenza artificiale. Il gruppo di ricerca ha attinto alla biologia, all'economia ambientale e all'informatica per sviluppare un nuovo approccio volto a determinare dove sia più rilevante ed efficace istituire aree protette in una regione o in un paese.
Più specie protette con un determinato budget
La loro soluzione è implementata in un pacchetto software open source, CAPTAIN (Conservation Area Prioritization Through Artificial INtelligence), che integra i dati sulla biodiversità e il budget stanziato per la conservazione, insieme alle pressioni antropiche e ai cambiamenti climatici. I modelli ottimizzati tramite l'IA consentono quindi di ottenere soluzioni migliori rispetto a quelle sviluppate utilizzando altri software. A parità di budget, CAPTAIN offre soluzioni che proteggono un numero maggiore di specie rispetto ad approcci più semplicistici, come quelli che si concentrano sulla protezione delle aree più ricche di specie.
Il monitoraggio continuo è fondamentale
Nel corso del loro lavoro di modellizzazione, gli autori hanno anche scoperto che la biodiversità è protetta al meglio quando sono disponibili conoscenze dettagliate sulla distribuzione spaziale delle specie e le popolazioni sono monitorate regolarmente, non solo da esperti del settore e sfruttando nuove tecnologie come il DNA ambientale e le immagini riprese dai droni, ma anche attraverso iniziative di citizen science.
Un algoritmo addestrato in una situazione di "videogioco"
"Per ottimizzare i nostri modelli di IA, simuliamo un mondo artificiale che include molte specie esposte alle pressioni umane, come lo sfruttamento diretto o i cambiamenti nell'uso del suolo, e ai cambiamenti climatici", afferma il biologo computazionale Daniele Silvestro, professore all'Università di Friburgo e capogruppo presso il SIB, nonché primo autore dell'articolo. "Lasciamo quindi che l'algoritmo assuma il ruolo di un decisore politico, come in un videogioco, dove la ricompensa è il numero di specie salvate dall'estinzione alla fine del gioco. Il programma gioca più volte, dopodiché impara come posizionare al meglio le aree protette in questo mondo simulato. Dopo questa fase di addestramento, l'algoritmo è pronto per essere applicato ai dati del mondo reale"
"Dato che nessuno dei 20 obiettivi di biodiversità di Aichi concordati a livello internazionale nel 2010 è stato pienamente raggiunto, è chiaro che dobbiamo ripensare l'efficacia e la realizzabilità delle politiche di conservazione", afferma Alexandre Antonelli, direttore scientifico di Kew (Regno Unito), che ha co-diretto la ricerca. "Riteniamo che l'IA possa essere uno strumento rivoluzionario per aiutare i responsabili politici a sfruttare al meglio i dati disponibili e arrestare la perdita irreversibile di biodiversità"
Reference(s)
Silvestro, D et al. Migliorare la protezione della biodiversità attraverso l'intelligenza artificiale. Nature Sustainability, 2022.
Crediti immagine banner: Alexandre Antonelli
