Identificare una specie animale da una fotografia scattata da una fototrappola nel mezzo della notte, in condizioni di scarsa illuminazione, tra migliaia di immagini simili: è un lavoro che i ricercatori fanno manualmente da decenni. Google ha deciso di automatizzarlo, e ha reso pubblico il codice per farlo.
SpeciesNet è un modello di visione artificiale addestrato su milioni di immagini di fauna selvatica, capace di classificare automaticamente le specie presenti in una fotografia. Il modello è disponibile in open source, il che significa che chiunque — enti di ricerca, parchi naturali, organizzazioni non governative, ma anche aziende con obblighi di rendicontazione ambientale — può scaricarlo, adattarlo e integrarlo nei propri flussi di lavoro senza pagare licenze. Google descrive il progetto sul proprio blog ufficiale come uno strumento pensato per scalare la capacità di monitoraggio della biodiversità a livello globale.
Il funzionamento è relativamente diretto: il modello analizza immagini statiche o sequenze video, assegna una probabilità di appartenenza a ciascuna specie conosciuta e restituisce un’etichetta con un punteggio di confidenza. Questo tipo di output è già sufficiente per automatizzare la fase di pre-classificazione, che in molti progetti di ricerca sul campo occupa una quota enorme del tempo dei volontari e dei tecnici.
Per un’azienda agricola o forestale italiana che deve produrre report di sostenibilità secondo le nuove direttive europee CSRD, uno strumento del genere potrebbe ridurre significativamente i costi di monitoraggio della biodiversità sul proprio territorio. Invece di commissionare rilievi faunistici periodici a consulenti esterni — che possono costare diverse migliaia di euro a campagna — sarebbe possibile installare fototrappole a basso costo e processare automaticamente le immagini con SpeciesNet. Allo stesso modo, un consorzio di comuni montani che gestisce un’area protetta potrebbe usare il modello per produrre dati continuativi sulla presenza di specie, senza dipendere da finanziamenti per il personale scientifico.
Va detto che SpeciesNet non è uno strumento chiavi in mano: richiede competenze tecniche per l’installazione e la configurazione, e le sue prestazioni variano in base alla qualità delle immagini e alla copertura geografica del dataset di addestramento, che è più ricco per alcune aree del mondo rispetto ad altre. Google non fornisce numeri precisi sull’accuratezza per le specie europee, e questo è un limite da considerare prima di qualsiasi adozione in contesti professionali.
Perche conta. L’obbligo di rendicontazione sulla biodiversità per le imprese europee è già realtà per le grandi aziende e si estenderà progressivamente alle PMI. Se la vostra organizzazione opera su terreni agricoli, forestali o in aree con vincoli ambientali, vale la pena verificare se i vostri consulenti di sostenibilità conoscono strumenti come SpeciesNet. Chiedete esplicitamente se nei prossimi report è possibile integrare dati raccolti con metodi automatizzati: potrebbe abbassare i costi di conformità in modo concreto già dal prossimo ciclo di rendicontazione.