Page 42 - IANUS n. 28 - La rilettura dei paradigmi giuridici tradizionali alla luce dell’obiettivo dello sviluppo sostenibile
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COSTANZA DI FRANCESCO MAESA





               in cui le tempeste tropicali influenzano la distribuzione delle specie arboree a
               Porto Rico. Analizzando quali specie di alberi sono state distrutte e quali hanno
               resistito all’uragano, gli scienziati vorrebbero prevedere i modelli associati a futuri
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               uragani.
                  Un altro aspetto importante, anche a tutela della biodiversità , consiste nel
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               valutare come le specie rispondono alla distruzione del loro habitat a causa della
               deforestazione o del bracconaggio. A tal fine, per esempio, gli scienziati della
               Nature Conservancy e le sue organizzazioni partner hanno sviluppato un nuovo
               modo  automatizzato  di  monitorare  i  suoni:  in  particolare,  hanno  installato
               minuscoli registratori di suoni in numerosi punti della foresta e hanno registrato
               i suoni della foresta. I dati raccolti sono stati poi analizzati per identificare i suoni
               delle diverse specie durante le diverse ore del giorno e i diversi periodi dell'anno.
               L'obiettivo era quello di sviluppare una piattaforma globale per archiviare tali dati
               e fornire servizi analitici per analizzare l’insieme di dati raccolti e comprendere i
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               benefici degli interventi di conservazione delle specie.  I sistemi di IA sono stati
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               utilizzati anche per identificare le specie:  è infatti difficile analizzare l’enorme
               quantità  di  dati,  fotografie  o  videoclip  che  si  ricavano  dall’uso  di  trappole
               fotografiche  e  altri  dispositivi.  Pertanto,  l’uso  dell’intelligenza  artificiale  può
               essere  cruciale  per  risolvere  questo  problema  e  analizzare  una  quantità
               impressionante di dati; in tal modo, numerose specie possono essere classificate
               accuratamente.  La possibilità di classificazione rapida e di trasferimento delle
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               informazioni offerta dai sistemi di IA è stata utilizzata anche per altri obiettivi,
               come quello di identificare tigri o elefanti prima che si avvicinino a fattorie o
               villaggi, sebbene la mancanza di antenne e ricevitori di segnale in aree boschive




                  30  Vedi https://news.columbia.edu/news/combating-climate-change-artificial-intelligence.
                  31   Vedi  METCALF  -  EWEN  -  MCCREADY  -  WILLIAMS  -  ROWCLIFFE,  A  novel  method  for  using
               ecoacoustics to monitor post-translocation behaviour in an endangered passerine, in Methods Ecol. Evol., 2019,
               10, 626-636; NAY - BURCHFIELD - GILLIGAN, A machine-learning approach to forecasting remotely sensed
               vegetation health, in Int. J. Remote Sens, 2018, 39, 1800-1816; BURIVALOVA - GAME - BUTLER, The
               sound of a tropical forest, in Science 2019, 363, 28-29; WOOD - GUTIERREZ - PEERY, Acoustic monitoring
               reveals a diverse forest owl community, illustrating its potential for basic and applied ecology, in Ecology 2019,
               100.
                  32  BURIVALOVA - GAME - BUTLER, The sound of a tropical forest, in Science 2019, 363, 28-29.
                  33  SUN - LIU - WANG - ZHANG, Deep learning for plant identification in natural environment, in Comput.
               Intell. Neurosci, 2017; NUÑEZ - LEMUS - WOLF - RODALES - GONZÁLEZ - CRISCI, The first artificial
               intelligence  algorithm  for  identification  of  bat  species  in  Uruguay,  in  Ecol.  Inform.,  2018,  46,  97-102;
               WÄLDCHEN - RZANNY - SEELAND - MÄDER, Automated plant species identification—Trends and future
               directions, in PLoS Comput. Biol., 2018, 14.
                  34   Ad  esempio,  nell'ecosistema  del  Serengeti,  una  comunità  di  48  specie  è  stata  classificata
               utilizzando questo approccio. Vedi NOROUZZADEH - NGUYEN - KOSMALA - SWANSON - PALMER -
               PACKER - CLUNE, Automatically identifying, counting, and describing wild animals in camera-trap images
               with deep learning, in Proc. Natl. Acad. Sci., USA 2018, 115. Using this system, also individual animals,
               such as tigers, for example, have been individuated. KARANTH - NICHOLS, Estimation of tiger densities
               in India using photographic captures and recaptures, in Ecology 1998, 79, 2852-2862.

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