Come la computer vision negli zoo può migliorare la cura degli animali

Gli zoo, i santuari e le riserve svolgono un ruolo importante nel sostenere la conservazione della fauna selvatica e nel contribuire a mantenere l'equilibrio degli ecosistemi. Tuttavia, poiché questi spazi ospitano un'ampia varietà di specie, ciascuna con esigenze specifiche, gestire le attività quotidiane può essere complesso. Per questo, gli operatori che si occupano degli animali si stanno affidando a metodi nuovi e all'avanguardia per migliorare il modo in cui gli animali vengono osservati, curati e assistiti.

In particolare, l'intelligenza artificiale (AI) sta diventando uno strumento affidabile per la cura degli animali e la gestione degli zoo. Di conseguenza, il mercato globale dell'AI per la salute animale sta crescendo rapidamente e dovrebbe raggiungere gli 8,23 miliardi di dollari entro il 2034.

Un ramo dell'AI che sta già avendo un impatto concreto è la computer vision. I modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 consentono alle macchine di vedere e interpretare le immagini in modo simile agli esseri umani. Per quanto riguarda la cura degli animali, la Vision AI può essere utilizzata per rilevare i singoli animali, monitorarne i movimenti e persino individuare segnali di malattia che potrebbero passare inosservati.

Fig. 1. Utilizzo di Ultralytics YOLO11 per rilevare gli elefanti.

In questo articolo esploriamo come la computer vision viene utilizzata negli zoo e nell'assistenza veterinaria per monitorare la salute, tenere traccia del comportamento e sostenere il benessere degli animali. Iniziamo!

Il ruolo della computer vision negli zoo e nell'assistenza veterinaria#

Immagina un guardiano dello zoo che sorveglia un animale malato, osservandone attentamente il comportamento durante tutta la giornata per cogliere eventuali cambiamenti. Ora immagina un sistema di telecamere che svolga questo lavoro in modo continuo, monitorando l'animale 24 ore su 24 e avvisando il personale non appena qualcosa sembra fuori dalla norma. La computer vision rende tutto questo possibile.

Le telecamere integrate con la computer vision possono aiutare a monitorare gli animali in tempo reale, facilitando il rilevamento dei primi segnali di stress, lesioni o malattia. Modelli come Ultralytics YOLO11, che supportano diverse attività di computer vision, possono rilevare gli animali, seguirne i movimenti e supportare attività di routine come il monitoraggio del comportamento.

Fig. 2. Ultralytics YOLO11 può essere utilizzato per rilevare e seguire gli animali allo zoo.

Analogamente, nell'assistenza veterinaria, la computer vision può aiutare i veterinari in attività complesse, come la diagnosi delle patologie oculari in specie con anatomie molto diverse. Ad esempio, questi strumenti possono rilevare con precisione problemi come cataratta o glaucoma, migliorando sia la rapidità sia la coerenza della diagnosi.

Con la crescita della necessità di un'assistenza efficace agli animali, zoo e cliniche stanno adottando soluzioni di computer vision per gestire le attività quotidiane in modo più efficiente. Dal rilevamento precoce delle malattie all'automazione dei controlli di routine, modelli come Ultralytics YOLO11 aiutano gli operatori a offrire cure più uniformi e tempestive, soprattutto quando le risorse sono limitate.

Applicazioni della computer vision negli zoo#

Ora che abbiamo visto come la computer vision supporta la cura degli animali negli zoo e nelle cliniche, esaminiamo più da vicino alcuni casi di studio internazionali che mostrano come venga utilizzata concretamente negli sforzi di conservazione della fauna selvatica e di monitoraggio della salute degli animali.

Riconoscimento facciale degli animali: monitoraggio dei panda a rischio di estinzione#

Il panda gigante, un tempo a rischio di estinzione e oggi considerato vulnerabile, resta al centro di numerosi sforzi di conservazione. Tuttavia, tenere traccia dei singoli panda, della loro salute, del comportamento e della riproduzione può essere difficile, poiché presentano tratti facciali simili. Anche gli esperti qualificati possono avere difficoltà a distinguere un panda dall'altro.

Sono stati utilizzati metodi tradizionali come l'analisi delle impronte o i test del DNA, ma in genere sono costosi, invasivi e non sempre affidabili.

Per affrontare questo problema, i ricercatori della Chengdu Research Base of Giant Panda Breeding in Cina hanno creato un sistema di riconoscimento facciale basato sulla computer vision. Il sistema utilizza la Vision AI per identificare i singoli panda analizzando le caratteristiche sottili e uniche dei loro volti.

Questa tecnologia di riconoscimento facciale consente ai ricercatori di monitorare continuamente i panda, osservandone i movimenti, le abitudini alimentari e la salute senza causare danni o disturbi. Offre un modo semplice per raccogliere informazioni accurate e in tempo reale sui panda, rendendo il processo di monitoraggio molto più efficace e affidabile.

Fig. 3. Esempi di dati annotati utilizzati per addestrare i modelli al rilevamento e all'identificazione dei panda.

L'AI nel monitoraggio della salute animale mantiene i panda rossi liberi dallo stress#

I panda rossi sono animali timidi e solitari che devono affrontare gravi minacce alla loro sopravvivenza. Negli ultimi 18 anni, ovvero circa tre generazioni, la loro popolazione globale è diminuita di oltre il 50%, principalmente a causa della perdita dell'habitat e della cattura illegale. Vivono in alcune zone di Myanmar, Nepal, India e Cina, soprattutto sull'Himalaya e nel Sichuan occidentale, dove ne rimangono circa 6.000-7.000 esemplari.

Anche in ambienti protetti come gli zoo possono essere ancora a rischio. I problemi di salute nei panda rossi spesso si manifestano attraverso piccoli cambiamenti nel comportamento, come muoversi meno, interagire meno o dormire male. Tuttavia, questi segnali possono essere così lievi da passare facilmente inosservati.

Per contribuire a proteggere questi animali a rischio di estinzione, i ricercatori stanno sviluppando nuovi metodi per prendersene cura. Ad esempio, i dati raccolti da telecamere attivate dal movimento presso il Bifengxia Wildlife World in Cina sono stati utilizzati per addestrare un modello di computer vision basato su YOLOv8, progettato per monitorare il comportamento dei panda rossi.

Questo modello può aiutare gli operatori a individuare i primi segnali di stress o malattia, come un'immobilità insolita o una ridotta attività, senza disturbare gli animali. Si tratta di un approccio non invasivo che consente il monitoraggio continuo, mantenendo i panda rossi tranquilli e liberi dallo stress.

Fig. 4. Monitoraggio del comportamento dei panda rossi tramite computer vision.

Monitoraggio degli animali con la computer vision: monitoraggio dei delfini#

Osservare il comportamento degli animali in acqua, come i delfini tursiopi, può essere complicato. Nuotano velocemente, si immergono in profondità e spesso si muovono in gruppo, rendendo difficile per gli operatori seguirne le abitudini o notare piccoli cambiamenti. Tuttavia, capire come riposano, interagiscono e utilizzano lo spazio è fondamentale per mantenerli in salute. Questo è particolarmente importante negli zoo e negli acquari, dove il loro ambiente deve essere gestito con attenzione.

Presso il Brookfield Zoo negli Stati Uniti, i ricercatori hanno progettato un sistema che utilizza la computer vision per monitorare il movimento dei delfini all'interno del loro recinto. Hanno installato telecamere ad alta risoluzione intorno al recinto per registrare i movimenti dei delfini durante tutta la giornata. Queste registrazioni vengono poi analizzate per comprendere i modelli comportamentali, come nuotare, riposare, interagire o esplorare.

In particolare, il rilevamento degli oggetti viene utilizzato per seguire il movimento di ciascun delfino nel tempo. Questa tecnica di computer vision consente al sistema di identificare i singoli delfini e monitorarne le attività, anche quando nuotano vicini o si immergono sott'acqua. Monitorando questi schemi, gli operatori possono ottenere informazioni su come i delfini utilizzano lo spazio, interagiscono tra loro e reagiscono ai cambiamenti ambientali.

Fig. 5. Le doppie telecamere monitorano il movimento dei delfini al Brookfield Zoo.

Vantaggi e svantaggi della computer vision negli zoo#

Oggi la computer vision viene utilizzata in diversi contesti di cura degli animali, dagli zoo alle cliniche veterinarie, per migliorare il monitoraggio, supportare la diagnosi e aumentare il benessere generale. Ecco alcuni dei principali modi in cui contribuisce a migliorare le pratiche di cura degli animali:

• Analisi dell'utilizzo del recinto: Le mappe di calore e il monitoraggio del comportamento mostrano quali aree di un recinto gli animali preferiscono o evitano, aiutando i guardiani a migliorare la progettazione dell'habitat e la pianificazione delle attività di arricchimento.
• Riduzione del carico di lavoro: L'automazione delle attività di monitoraggio di routine offre ai team che si occupano degli animali più tempo da dedicare alle attività pratiche di arricchimento, all'addestramento e alle cure mediche.
• Collaborazione e diagnosi da remoto: I video e i dati comportamentali in tempo reale possono essere condivisi con veterinari, specialisti del comportamento o ricercatori che si trovano fuori sede, favorendo un'assistenza collaborativa e diagnosi più rapide.
• Monitoraggio notturno potenziato: I sistemi di visione a infrarossi e in condizioni di scarsa illuminazione consentono al personale di monitorare gli animali dopo l'orario di attività o durante le ore notturne, un'operazione difficile da svolgere manualmente senza disturbare gli animali.

Sebbene la computer vision offra numerosi vantaggi per la cura degli animali, presenta anche alcune difficoltà da considerare. Ecco alcune limitazioni e fattori importanti da tenere presenti quando si adotta questa tecnologia:

• Complessità dei comportamenti specifici delle specie: Alcune specie presentano comportamenti sottili, rari o poco studiati, difficili da etichettare e rilevare con precisione senza dati di addestramento estesi e di alta qualità.
• Elevati costi iniziali di configurazione: Il costo delle telecamere ad alta risoluzione, delle apparecchiature resistenti agli agenti atmosferici, dei server e dei dispositivi edge può rappresentare un investimento significativo, soprattutto per gli zoo o le strutture di conservazione più piccoli.
• Copertura limitata e punti ciechi: Gli animali spesso entrano nelle tane, si nascondono dietro alberi o rocce oppure utilizzano lo spazio verticale, aree che le telecamere fisse potrebbero non riuscire a riprendere senza configurazioni multi-angolo estese e costose.
• Informazioni in tempo reale limitate per i comportamenti complessi: Sebbene i comportamenti semplici, come dormire o muoversi, siano più facili da rilevare, per i modelli di AI è più difficile interpretare con precisione le interazioni sociali sfumate o gli stati emotivi.

Punti chiave#

La computer vision sta cambiando gradualmente il modo in cui gli animali vengono accuditi negli zoo, nelle cliniche veterinarie e nelle riserve. La sua capacità di monitorare i movimenti, rilevare i primi segnali di malattia e seguire i singoli animali la rende uno strumento affidabile. Sebbene questi sistemi non possano sostituire chi si prende cura degli animali, possono aiutare il personale a svolgere il proprio lavoro in modo più efficiente.

In futuro, è probabile che vedremo applicazioni più avanzate dell'AI nel monitoraggio della salute animale. Ad esempio, il rilevamento delle emozioni potrebbe aiutare a monitorare in tempo reale i livelli di stress o di comfort, mentre la stima della posa può individuare i primi segnali di lesioni prima che diventino visibili. Integrata con recinti intelligenti e sensori indossabili, la computer vision potrebbe diventare parte di un sistema connesso in grado di offrire agli operatori informazioni più approfondite sul benessere di ciascun animale.

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