Scopri come l’IA sta rivoluzionando la protezione degli ecosistemi fluviali e forestali

L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando numerosi settori, inclusa la gestione e la protezione degli ecosistemi fluviali e forestali. Recenti studi e progetti innovativi hanno dimostrato come l’IA possa essere utilizzata per mappare la vegetazione, prevenire il dissesto idrogeologico e combattere la deforestazione. Questo articolo esplora diverse applicazioni dell’IA in questi ambiti, evidenziando i benefici e le potenzialità di queste tecnologie avanzate.

Mappatura della Vegetazione Fluviale con DeepForest

Un recente studio condotto dall’Università di Pisa e dal Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), in collaborazione con il Consorzio di Bonifica Toscana Nord, ha sviluppato una metodologia innovativa per identificare e mappare la vegetazione lungo i corsi d’acqua utilizzando l’algoritmo di intelligenza artificiale “DeepForest”. Questo algoritmo è stato progettato per estrarre informazioni dettagliate da immagini aeree ad alta risoluzione.

La vegetazione ripariale è cruciale per il buon funzionamento degli ecosistemi fluviali. La sua identificazione e mappatura sono attività fondamentali per i Consorzi di Bonifica, che necessitano di queste informazioni per una manutenzione idraulica efficace e per prevenire potenziali rischi idrogeologici. Tradizionalmente, il rilievo manuale della vegetazione ripariale è un processo dispendioso in termini di tempo e denaro, soprattutto lungo alvei estesi e poco accessibili.

L’innovativo sistema DeepForest ha dimostrato di poter ridurre i costi dell’83% e i tempi dell’84% rispetto ai metodi tradizionali. I risultati ottenuti sono paragonabili a quelli degli operatori professionisti esperti nella mappatura manuale della vegetazione ripariale. Questo modello di analisi consente ai Consorzi di Bonifica di acquisire migliori conoscenze sull’evoluzione della vegetazione arborea nelle fasce ripariali, indispensabili per la redazione dei piani annuali di manutenzione del reticolo idrografico.

Prevenzione del Dissesto Idrogeologico

Il dissesto idrogeologico è un problema cruciale per molte regioni, soprattutto in Italia, caratterizzata da una conformazione territoriale unica e da un’estesa urbanizzazione. Il gruppo Cesi, attraverso la sua controllata Ismes, sta utilizzando l’intelligenza artificiale per monitorare e prevenire fenomeni di dissesto come frane, alluvioni ed erosione costiera.

Ismes impiega tecniche di deep learning per elaborare deduzioni dall’esperienza pregressa, senza essere vincolate da codici di programmazione predefiniti. Questo approccio è particolarmente utile quando si ha a che fare con grandi quantità di dati non organizzati, permettendo di rilevare correlazioni e relazioni di causa-effetto altrimenti invisibili. In Italia, Ismes utilizza questi metodi per il monitoraggio delle condizioni delle infrastrutture e del territorio, prevedendone l’evoluzione e programmando interventi di manutenzione e ripristino durante la vita dell’opera.

Combattere la Deforestazione con l’Intelligenza Artificiale

Le foreste coprono circa il 30% della superficie terrestre, ma dal 1990 a oggi sono stati persi oltre 170 milioni di ettari di foresta, un’area equiparabile alla Libia. L’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo fondamentale nella lotta contro la deforestazione, rilevando minacce in tempo reale e in modo efficace.

In Amazzonia, ad esempio, sono stati sviluppati dispositivi chiamati “curupira”, dotati di sensori in grado di identificare il suono di motoseghe e trattori. Questi dispositivi trasmettono informazioni critiche a un centro di comando, facilitando un’azione rapida da parte delle squadre di intervento. Un altro esempio è PrevisIA, uno strumento basato sull’elaborazione di immagini satellitari sviluppato da Imazon in collaborazione con Microsoft e Fundo Vale. PrevisIA analizza fotografie e dati per individuare tracce di strade “non ufficiali” in costruzione, un indicatore chiave della deforestazione.

In Italia, il progetto Forestry Analyzer, condotto dalla startup Hesplora e co-finanziato dall’International Foundation Big Data and Artificial Intelligence for Human Development (IFAB), utilizza il deep learning per prevedere l’entità della deforestazione passata e stimare il fenomeno futuro. Questo progetto sfrutta immagini da programmi di osservazione della Terra come Copernicus e Landsat della NASA, migliorandone la risoluzione con reti neurali convoluzionali.

Bullet Executive Summary

L’intelligenza artificiale sta dimostrando di essere un alleato prezioso nella gestione e protezione degli ecosistemi fluviali e forestali. Dalla mappatura della vegetazione ripariale con DeepForest alla prevenzione del dissesto idrogeologico e alla lotta contro la deforestazione, le tecnologie avanzate stanno rivoluzionando questi settori.

Una nozione base di intelligenza artificiale correlata al tema principale dell’articolo è il machine learning, che permette ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati. Una nozione avanzata è il deep learning, una sottocategoria del machine learning che utilizza reti neurali profonde per analizzare grandi quantità di dati complessi, come immagini satellitari e dati di monitoraggio ambientale.

Queste tecnologie non solo migliorano l’efficienza e l’accuratezza delle operazioni di monitoraggio e prevenzione, ma offrono anche nuove opportunità per la protezione e la gestione sostenibile del nostro ambiente. Invitiamo i lettori a riflettere su come l’innovazione tecnologica possa contribuire a risolvere alcune delle sfide ambientali più urgenti del nostro tempo.