iNaturalist, un’applicazione per riconoscere gli animali
Camminando lungo un sentiero di montagna non è improbabile trovarsi ad osservare una specie animale sconosciuta. Al mondo, vengono stimante tra le 3 e le 100 milioni di specie: dei mammiferi conosciamo circa il 98%, mentre per gli insetti solo il 20%. Per questo motivo un gruppo di ricerca americano ha sviluppato iNatualist, un’applicazione per cellulari per riconoscere piante e animali caricando una semplice foto.
La crowdsourced community di iNaturalist
Il tema di ricerca della California Academy of Science, intervistato in un articolo di The Atlantic del 27 luglio, ha chiamato l’applicazione iNaturalist. Il progetto nasce nel 2008 da un progetto di tre studenti americani che progettano un sito in cui raccogliere le immagini di animali provenienti da tutto il mondo. Nel giro di poco tempo, si trasforma in una comunità di 150 mila persone che caricano circa 5.3 milioni di fotografie di 117 mila specie diverse. In questo modo, aggiungendo alla fotografia anche il luogo in cui era stata scattata, inconsapevolmente erano autori di un censimento internazionale delle specie presenti sul nostro pianeta.
La scoperta di nuove specie
La comunità è cresciuta nel tempo e ogni utente può interagire con altri per identificare gli animali e le piante, le cui foto vengono caricate sulla piattaforma. Questa interazione ha permesso in due casi di fare alcune scoperte, tra cui quella di una specie mai vista finora. Nel 2011 l’imprenditore colombiano Luis Mazariegos acquista un appezzamento di terreno nella foresta pluviale e scopre per puro caso una strana rana di colore rosso e nero. Dopo aver caricato l’immagine e averla proposta alla comunità, Ted Kahn esperto in batracologia (la branca della zoologia che studia gli anfibi) afferma che si tratti di una nuova specie. Nel 2013, in collaborazione con altri esperti, pubblicano un paper denominando questa varietà di rana velenosa Andinobates, dal nome della regione delle Ande in cui vive.
Un caso simile avviene nel 2014: il fotografo Scott Trageser carica la fotografia di una lumaca raccolta in Vietnam. Venti mesi dopo l’esperto di molluschi Junn Kitt Foon la identifica come Myxostoma petiverianum, scoperta per la prima volta nel 1700 dall’equipaggio di James Cook ma di cui si aveva solo una descrizione.
Sfruttare l’intelligenza artificiale
Secondo quanto riportato nell’articolo di Ed Yong, ogni giorno vengono caricate circa 20 mila foto che in un primo momento provocarono un sovraccarico del sistema. Si era arrivati al punto di dover attendere in media 18 giorni prima di avere un’identificazione. Per evitare questo rallentamento, il gruppo di ricerca decide di affidarsi alla tassonomia, cioè ad un sistema di classificazione applicato ad un’intelligenza artificiale.
Guardando alle ultime scoperte in fatto di sistemi computerizzati ispirati alla rete neurale biologia del cervello, hanno creato un neural network sul quale caricare le immagini di iNaturalist. Il passo successivo è quello di programmare il computer per permettergli di identificare le caratteristiche di ogni specie. Con l’aiuto di Alex Shepard, lo sviluppatore del software di iNaturalist, questa intelligenza artificiale viene sottoposta all’analisi di 13730 specie con almeno 20 foto ciascuna. «La prospettiva, solo un anno fa, era che questa cosa fosse lontana anni luce e irrealistica», afferma Alex Shepard nell’articolo. Nella versione presentata il 29 giugno si sono fatti molti passi in avanti, sfruttando una particolare specie di insetti per allenare il sistema nel riconoscimento. Si tratta delle coccinelle asiatiche, le cui caratteristiche variano molto da esemplare ad esemplare.
«Accurata ma non precisa»
In passato altri si sono cimentati nella stessa impresa: era stata creata un’app per riconoscere le diverse tipologie di funghi, scatenando non poche critiche dagli esperti. A causa della velenosità di alcune varietà di funghi, si era posto il problema di tutelare ed informare correttamente il pubblico: il sistema non era infallibile e avrebbe potuto mettere in serie pericolo la salute dell’utente. Gli sviluppatori di iNaturalist, per questo motivo, non nascondono che l’identificazione non sia sempre precisa, ma che presenti 10 possibili opzioni, di cui almeno una con il 78% di possibilità di essere corretta. Scott Loarie, co-direttore di iNaturalist, la definisce accurata ma non precisa.
Vi è ancora molto lavoro da fare nelle retrovie e il ruolo della comunità resta fondamentale nella catalogazione delle varie specie che ogni giorno vengono condivise sulla piattaforma.
Fonti: theatlantic.com - ncbi.nlm.nih.gov - wikipedia.org
