È un fenomeno naturale che, a causa della crisi climatica e dell’inquinamento, ha assunto dimensioni preoccupanti e può avere conseguenze dannose per la fauna, la salute dell’uomo e le attività economiche: si tratta della fioritura di alghe nocive nelle acque oceaniche, al centro di un recente studio di Earth and Space Science. La ricerca illustra come l’Intelligenza Artificiale possa essere un’efficace tecnologia di monitoraggio del fenomeno e dare luogo ad applicazioni al servizio della collettività.
Lo studio, svolto da un gruppo di scienziati del Jet Propulsion Laboratory della Nasa, introduce dunque Sit-Fuse (Segmentation, Instance Tracking, and data Fusion Using multi-Sensor imagery), un software che utilizza l’Intelligenza Artificiale per rilevare, tracciare e mappare automaticamente le fioriture algali, combinando le informazioni acquisite da vari satelliti tramite i loro strumenti e sensori.
L’utilizzo di satelliti per vigilare sulle alghe è una prassi consolidata da molti anni: lo spazio costituisce un punto di vista privilegiato rispetto ai rilievi sul campo, in quanto consente di osservare aree molto vaste con una maggiore frequenza e fornisce risposte in tempi più rapidi. Infatti, l’acquisizione di campioni di acqua marina in loco e la successiva analisi per capire se stia per esplodere una fioritura algale richiedono un impegno piuttosto gravoso e molto tempo per giungere ai risultati.
Il software Sit-Fuse – spiegano gli autori dell’articolo – è in grado di combinare i dati satellitari per creare mappe più dettagliate e frequenti dell’evoluzione e della gravità di una fioritura algale, e può persino distinguere le diverse specie di fitoplancton. Sit-Fuse, ad esempio, ha identificato e mappato con successo le fioriture di specifiche alghe nocive, come la Karenia brevis che alligna nel Golfo del Messico, e ha svolto efficacemente il suo compito anche in contesti marini complessi, dove sono presenti sedimenti, scarichi e altre specie vegetali.
Per addestrare Sit-Fuse, il team della ricerca ha utilizzato i dati di cinque differenti missioni satellitari di Osservazione della Terra, acquisiti da vari strumenti nel 2018 e nel 2019: Joint Polar Satellite System-1 (strumento Visible Infrared Imaging Radiometer Suite – Noaa), Suomi-Npp (medesimo strumento – Nasa e Noaa), Aqua (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer – Nasa), Sentinel-3A e 3B (Ocean and Land Color Instrument – programma europeo Copernicus) e Sentinel-5P (Tropospheric Monitoring Instrument – programma europeo Copernicus).
I suddetti database sono stati integrati con informazioni acquisite sul campo e in attività di laboratorio per arricchire il contesto in cui Sit-Fuse avrebbe operato. Successivamente, il team ha sviluppato un sistema di machine learning in grado di effettuare una supervisione automatica: questo approccio ha consentito all’Intelligenza Artificiale di riconoscere le relazioni tra diverse fonti di dati, senza ricorrere a etichettature preliminari. Gli scienziati stanno perfezionando lo strumento, estendendolo anche alle acque interne, con lo scopo di creare una tecnologia al servizio di varie tipologie di utenti finali, dalle comunità costiere alle autorità che operano scelte strategiche.
In alto: fioritura algale lungo le coste della Florida osservata dallo strumento Modis (Crediti: Nasa)
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