Si chiama Antpi, ed è un sistema innovativo basato su Raspberry Pi per il riconoscimento automatico delle specie di formiche in tempo reale.
Il progetto, pubblicatfrutto della collaborazione tra esperte ed esperti di intelligenza artificiale dell’Università di Perugia ed etologhe ed etologi dell’Università di Parma, è stato pubblicato sulla rivista “Ecological Informatics” (AntPi: A Raspberry Pi based edge-cloud system for real-time ant species detection using Yolo) e apre nuove prospettive per il monitoraggio e la tutela della biodiversità. Si tratta del primo lavoro di questo genere realizzato da ricercatori e ricercatrici dell’Università di Parma.
Antpi combina tecnologie di edge computing, visione artificiale e sensori ambientali per identificare differenti specie di formiche direttamente sul campo. Il prototipo, il primo dedicato alle formiche arboricole mediterranee, è in grado di identificare le differenti specie grazie a un modello di deep learning addestrato su un dataset di immagini ottenute da differenti tipologie di supporti.
"Questo progetto rappresenta un passo importante per il monitoraggio delle biodiversità automatizzato, accessibile e sostenibile riguardante elementi rilevanti della biodiversità", afferma Daniele Giannetti, ricercatore del Dipartimento di Scienze Chimiche, della Vita e della Sostenibilità Ambientale dell’Università di Parma, che ha guidato lo studio assieme a colleghe e colleghi di Perugia.
Formiche bioindicatori della salute degli ecosistemi
Il docente Donato A. Grasso, zoologo dell’Università di Parma e co-autore dello studio, aggiunge: «Le formiche sono bioindicatori preziosi: conoscerle meglio significa comprendere elementi importanti della funzionalità e salute degli ecosistemi. In questo caso, hanno rappresentato un modello di studio utile a mettere a punto sistemi estendibili anche ad altre specie e ad altre situazioni».
Il sistema consente inoltre di georeferenziare ogni immagine insieme ai dati ambientali, come temperatura e umidità. Tutte le informazioni vengono sincronizzate su una piattaforma cloud e rese disponibili a ricercatori e ricercatrici per analisi avanzate. Il docente Francesco Betti Sorbelli, coordinatore del team dell’Università di Perugia insieme alla collega Cristina M. Pinotti, ha progettato l’architettura del sistema, assemblato il prototipo hardware e definito l’intero funzionamento del dispositivo. Afferma: «Abbiamo voluto realizzare un sistema completamente autonomo, robusto e facilmente replicabile, capace di operare in campo e raccogliere dati in modo continuo e affidabile».
Allenza tra innovazione e ricerca naturalistica
Lorenzo Palazzetti, attualmente postdoctoral researcher alla Penn State University, ha invece sviluppato i modelli di deep learning basati su Yolo, adattati per funzionare in modo efficiente su piattaforme a bassa potenza come Raspberry Pi. Sottolinea: "Lavorare su modelli leggeri ma accurati ci ha permesso di portare l’intelligenza artificiale direttamente sul dispositivo, senza bisogno di connessioni costanti o risorse di calcolo elevate".
Il device, in fase di sperimentazione, mira ad applicazioni sia in ambienti naturali sia in agroecosistemi, con lo sviluppo di un innovativo sistema di controllo e posizionamento in campo. Il progetto rappresenta un esempio virtuoso di come l’innovazione tecnologica e la ricerca naturalistica, provenienti da ambiti accademici differenti, possano fondersi per la tutela e la salvaguardia della biodiversità. Antpi si inserisce nel più ampio impegno degli Atenei di Parma e di Perugia per la sostenibilità ambientale e l’innovazione tecnologica applicata alla ricerca biologica.
