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

Zoo, santuari e riserve svolgono un ruolo importante nel sostenere la conservazione della fauna selvatica e nell'aiutare a mantenere gli ecosistemi in equilibrio. Tuttavia, poiché questi spazi ospitano una vasta gamma di specie, ognuna con esigenze uniche, la gestione delle operazioni quotidiane può essere impegnativa. Ecco perché i custodi degli animali si stanno rivolgendo a nuovi metodi all'avanguardia per migliorare il modo in cui gli animali vengono osservati, trattati e supportati.

In particolare, l'intelligenza artificiale (IA) sta diventando uno strumento affidabile nella cura degli animali e nella gestione degli zoo. Di conseguenza, il mercato globale per l'IA nella salute degli animali sta crescendo rapidamente e si prevede che raggiungerà gli 8,23 miliardi di dollari entro il 2034.

Una branca dell'IA che sta già avendo un impatto è la computer vision. Modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 permettono alle macchine di vedere e interpretare le immagini proprio come fanno gli esseri umani. Per quanto riguarda la cura degli animali, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per detect singoli animali, monitorare i loro movimenti e persino individuare segni di malattia che potrebbero passare inosservati.

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In questo articolo esploriamo il modo in cui la computer vision viene utilizzata negli zoo e nelle cure veterinarie per monitorare la salute, track comportamento e supportare il benessere degli animali. Iniziamo!

Il ruolo della computer vision negli zoo e nella cura veterinaria

Considera un guardiano dello zoo che veglia su un animale malato, osservandone attentamente il comportamento durante il giorno per cogliere eventuali cambiamenti. Ora, immagina un sistema di telecamere che svolge questo lavoro continuamente, monitorando l'animale 24 ore su 24 e avvisando il personale non appena qualcosa sembra strano. 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 detect primi segni di stress, lesioni o malattie. Modelli come Ultralytics YOLO11, che supportano diverse attività di computer vision, possono detect animali, track movimenti e assistere in compiti di routine come il monitoraggio del comportamento.

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Allo stesso modo, in ambito veterinario, la visione computerizzata può aiutare i veterinari a svolgere compiti complessi, come la diagnosi di patologie oculari in specie dall'anatomia molto diversa. Ad esempio, questi strumenti possono detect con precisione problemi come la cataratta o il glaucoma, migliorando la velocità e la coerenza della diagnosi.

Con la crescente necessità di una cura efficace degli animali, gli zoo e le cliniche stanno adottando soluzioni di computer vision per gestire le operazioni quotidiane in modo più efficiente. Dal rilevamento precoce delle malattie all'automazione dei controlli di routine, modelli come YOLO11 aiutano i custodi a fornire cure più coerenti e reattive, 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 globali che mostrano come viene utilizzata negli sforzi reali di conservazione della fauna selvatica e nel monitoraggio della salute degli animali.

Riconoscimento facciale degli animali: monitoraggio AI dei panda in via di estinzione

Il panda gigante, un tempo a rischio di estinzione e ora considerato vulnerabile, rimane uno dei principali obiettivi degli sforzi di conservazione. Ma tenere track dei singoli panda, della loro salute, del loro comportamento e della loro riproduzione può essere difficile, dal momento che hanno caratteristiche facciali simili. Anche gli esperti più esperti possono fare fatica a distinguere un panda dall'altro. 

Sono stati utilizzati metodi tradizionali come il controllo delle impronte o l'esecuzione di test del DNA, ma questi metodi sono generalmente 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 utilizzando la 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 track costantemente track panda, osservarne i movimenti, le abitudini alimentari e la salute senza causare alcun danno o disturbo. Si tratta di un modo semplice per raccogliere informazioni accurate e in tempo reale sui panda, rendendo il processo di monitoraggio molto più efficace e affidabile.

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L'AI nel monitoraggio della salute degli animali mantiene i panda rossi senza stress

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

Anche in ambienti protetti come gli zoo, possono comunque essere a rischio. I problemi di salute nei panda rossi spesso si manifestano come piccoli cambiamenti nel comportamento, come muoversi meno, interagire meno o non dormire bene. Tuttavia, questi segnali possono essere così sottili da essere facili da perdere.

Per aiutare a proteggere questi animali in via di estinzione, i ricercatori stanno sviluppando nuovi modi per prendersene cura. Ad esempio, i dati raccolti dalle telecamere attivate dal movimento presso il Bifengxia Wildlife World, in Cina, sono stati utilizzati per addestrare un YOLOv8-basato su un modello di visione computerizzata progettato per monitorare il comportamento dei panda rossi.

Questo modello può aiutare i custodi a individuare i primi segnali di stress o malattia, come l'immobilità insolita o la ridotta attività, senza disturbare gli animali. È un approccio non invasivo che consente il monitoraggio 24 ore su 24, mantenendo i panda rossi a proprio agio e senza stress.

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Tracciamento degli animali con la computer vision: monitoraggio dei delfini

Osservare il comportamento degli animali in acqua, come i tursiopi, può essere difficile. Nuotano velocemente, si immergono in profondità e spesso si muovono in gruppo, il che rende difficile per i custodi track loro routine o notare piccoli cambiamenti. Ma capire come riposano, interagiscono e usano il loro spazio è fondamentale per mantenerli in salute. Ciò è particolarmente importante negli zoo e negli acquari, dove il loro ambiente deve essere gestito con attenzione.

Allo zoo di Brookfield, negli Stati Uniti, i ricercatori hanno progettato un sistema che utilizza la visione computerizzata per track i movimenti dei delfini nel loro recinto. Hanno installato telecamere ad alta risoluzione intorno al recinto per registrare i movimenti dei delfini durante il giorno. Queste registrazioni vengono poi analizzate per comprendere i modelli di comportamento come il nuoto, il riposo, l'interazione o l'esplorazione.

Nello specifico, il tracciamento degli oggetti viene utilizzato per seguire il movimento di ogni delfino nel tempo. Questa tecnica di computer vision consente al sistema di identificare i singoli delfini e monitorare le loro attività, anche quando nuotano vicini o si immergono sott'acqua. Tracciando questi modelli, i custodi possono ottenere informazioni su come i delfini utilizzano il loro spazio, interagiscono tra loro e rispondono ai cambiamenti ambientali.

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Pro e contro della computer vision negli zoo

Oggigiorno, la computer vision viene utilizzata in una varietà di contesti di cura degli animali, dagli zoo alle cliniche veterinarie, per migliorare il monitoraggio, supportare la diagnosi e migliorare il benessere generale. Ecco alcuni modi chiave in cui sta contribuendo a migliorare le pratiche di cura degli animali:

• Analisi dell'utilizzo del recinto: le mappe di calore e il tracciamento del comportamento mostrano quali aree di un recinto gli animali preferiscono o evitano, aiutando i guardiani dello zoo a migliorare la progettazione dell'habitat e la pianificazione dell'arricchimento.
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• Carico di lavoro ridotto: l'automazione delle attività di monitoraggio di routine offre ai team di cura degli animali più tempo per concentrarsi sull'arricchimento pratico, sull'addestramento e sull'assistenza medica.
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• Collaborazione e diagnosi a distanza: video in tempo reale e dati sul comportamento possono essere condivisi con veterinari, comportamentisti o ricercatori esterni, consentendo assistenza collaborativa e diagnosi più rapide.
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• Monitoraggio notturno avanzato: i sistemi di visione a infrarossi e in condizioni di scarsa illuminazione consentono al personale di monitorare gli animali dopo l'orario di lavoro o durante l'attività notturna, cosa difficile da fare manualmente senza disturbare gli animali.

Sebbene la visione artificiale offra molti vantaggi per la cura degli animali, ci sono anche alcune sfide da considerare. Ecco alcune limitazioni e fattori chiave da tenere a mente quando si adotta questa tecnologia:

• Complessità del comportamento specifico della specie: Alcune specie hanno comportamenti sottili, rari o poco studiati che sono difficili da etichettare e detect con precisione senza dati di addestramento estesi e di alta qualità.
  
  
• Elevati costi di configurazione iniziali: Il costo di telecamere ad alta risoluzione, attrezzature resistenti agli agenti atmosferici, server e dispositivi edge può rappresentare un investimento significativo, in particolare per gli zoo o le strutture di conservazione più piccole.
  
  
• Copertura limitata e punti ciechi: Gli animali spesso si spostano in tane, si nascondono dietro alberi o rocce, oppure utilizzano lo spazio verticale: aree che le telecamere fisse potrebbero non catturare senza configurazioni multi-angolo estese e costose.
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• Limitata comprensione in tempo reale dei comportamenti complessi: Mentre i comportamenti semplici come il sonno o il movimento sono più facili da detect, le interazioni sociali più complesse o gli stati emotivi sono più difficili da interpretare per i modelli di intelligenza artificiale.

Punti chiave

La computer vision sta cambiando costantemente il modo in cui gli animali vengono curati negli zoo, nelle cliniche veterinarie e nelle riserve. La capacità di monitorare i movimenti, detect primi segni di malattia e track singoli animali ne fa uno strumento affidabile. Questi sistemi non possono sostituire gli operatori umani, ma possono aiutarli a svolgere il loro lavoro in modo più efficiente.

In prospettiva, è probabile che vedremo usi più avanzati dell'intelligenza artificiale nel monitoraggio della salute degli animali. Ad esempio, il rilevamento delle emozioni potrebbe aiutare a track livelli di stress o di comfort in tempo reale, mentre la stima della posa può cogliere i primi segni di lesioni prima che diventino visibili. Se integrata con stabulari intelligenti e sensori indossabili, la computer vision potrebbe diventare parte di un sistema connesso che offre ai custodi una visione più approfondita del benessere di ciascun animale. 

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