Dall’ornitologia alla primatologia: l’IA che “ascolta” i lemuri del Madagascar

TORINO – Un algoritmo nato per riconoscere il canto degli uccelli oggi sa ascoltare anche i lemuri. È quanto emerge da uno studio innovativo condotto dall’Università di Torino e pubblicato sulla rivista Integrative Zoology, che ha adattato l’intelligenza artificiale per monitorare automaticamente le vocalizzazioni di due specie simbolo della biodiversità malgascia: l’Indri indri e il Varecia variegata, entrambe gravemente minacciate dalla perdita di habitat.

La ricerca si è svolta nella foresta pluviale di Maromizaha, dove tra il 2020 e il 2023 sono state raccolte oltre 55.000 registrazioni acustiche grazie a registratori automatici installati in punti strategici. Questi strumenti hanno catturato in modo continuo i suoni della foresta, giorno e notte, permettendo ai ricercatori di osservare l’attività animale anche in momenti in cui l’osservazione diretta è logisticamente difficile o impossibile.

L’uilizzo dell’Intelligenza Artificiale

Per analizzare questa mole enorme di dati, il team torinese ha impiegato BirdNET, una rete neurale convoluzionale sviluppata originariamente per i canti degli uccelli. Il sistema è stato addestrato per riconoscere le vocalizzazioni dei lemuri, raggiungendo un’accuratezza superiore al 90%. «Dimostriamo che un sistema open source basato sul deep learning può essere impiegato con successo dall’ornitologia alla primatologia», spiega Daria Valente, ricercatrice dell’Università di Torino. «Questo apre nuove prospettive per individuare quando e dove sono attive specie rare di grande interesse conservazionistico».

Grazie all’analisi dei dati raccolti in tre anni, è stato possibile ricostruire i ritmi di attività delle specie: l’indri è maggiormente attivo nelle prime ore del mattino, mentre il vari bianconero mostra un secondo picco nel tardo pomeriggio. Queste informazioni sono cruciali per progettare interventi di conservazione più mirati ed efficaci.

L’accessibilità della tecnologia

Un altro punto chiave dello studio riguarda l’accessibilità della tecnologia. Sviluppare da zero una rete neurale richiede competenze e risorse spesso difficili da reperire nei Paesi ricchi di biodiversità. «Utilizzare una piattaforma open source come BirdNET ha permesso di abbattere queste barriere e di coinvolgere direttamente i gestori delle aree protette locali, favorendo un trasferimento di competenze tecnologiche», aggiunge Valeria Ferrario, tra le autrici dello studio.

Integrare il monitoraggio acustico passivo con l’intelligenza artificiale consente inoltre di analizzare anni di registrazioni in modo rapido, standardizzato e non invasivo, riducendo tempi e costi, e permettendo di ottimizzare le risorse per le azioni di conservazione.

In Madagascar, dove deforestazione, frammentazione dell’habitat e cambiamenti climatici minacciano gravemente i lemuri, strumenti come BirdNET possono fornire dati fondamentali per aggiornare le stime di presenza delle specie, comprendere meglio le loro dinamiche comportamentali e progettare strategie di tutela più efficaci. Lo studio rappresenta una delle prime applicazioni di BirdNET ai primati e la prima a monitorare simultaneamente più specie di lemuri, dimostrando che “ascoltare la foresta” con algoritmi intelligenti è oggi una strategia concreta per la conservazione della biodiversità.

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