Ogni anno, secondo le stime del Wwf, ne vengono prodotti 450 milioni di tonnellate, di cui 8 milioni finiscono negli oceani, minacciando gli ecosistemi e anche la salute dell’uomo: il pericoloso inquinante è la plastica che, oltre a ‘invadere’ l’ambiente marino, entra nelle catene alimentari sotto forma di piccole particelle (microplastica) e costituisce una minaccia per gli esseri viventi.

Un valido aiuto nella lotta a questa forma di inquinamento è offerto dal monitoraggio delle superfici marine effettuato con i satelliti, come la costellazione Sentinel-2 del programma europeo Copernicus: il loro punto di vista privilegiato, la capacità di osservare zone remote e la possibilità di effettuare controlli di vasta portata e lungo archi temporali estesi fanno la differenza. Tuttavia, l’operato di questi ‘angeli custodi’ spaziali può essere reso più efficace dall’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, soprattutto nei casi in cui nubi o foschia siano presenti nelle immagini satellitari.

Un gruppo di ricercatori della Wageningen University (Paesi Bassi) e dell’École Polytechnique Fédérale di Losanna ha appunto sviluppato un modello informatico che impiega l’Ia per riconoscere con maggiore precisione la plastica galleggiante nelle foto da satellite. Il modello è stato illustrato nell’articolo “Large-scale detection of marine debris in coastal areas with Sentinel-2”, recentemente pubblicato su iScience.

Le immagini che la coppia Sentinel-2 riprende ogni 2-5 giorni mostrano cumuli di materiale classificabile come ‘detriti marini’; la grande quantità di dati raccolti, però, necessità di essere analizzata con sistemi automatici e a questo punto entra in gioco l’Ia. I ricercatori hanno sviluppato quindi un modello in grado di stimare la probabilità della presenza di rifiuti plastici in ogni pixel delle foto dei Sentinel-2; il nuovo strumento è in grado di scovare la plastica anche se le immagini non presentano condizioni ottimali di visibilità. L’individuazione di questo tipo di rifiuti quando il meteo è perturbato è particolarmente importante dato che piogge intense ed esondazioni di fiumi spesso portano al mare ingenti quantità di plastica.

Il modello, secondo gli autori dello studio, può essere utilizzato proficuamente anche sulle immagini realizzate quotidianamente dalla costellazione satellitare commerciale PlanetScope. Combinando i dati di questa costellazione con quelli dei Sentinel-2, è possibile avere una visione più chiara dello stesso tratto di mare e quindi una migliore individuazione della plastica e dei suoi movimenti in base alle correnti.

In alto: l’Oceano Indiano visto da Sentinel-2. Nell’immagine sono evidenziati i rifiuti (Crediti: Esa)