Proteggere la biodiversità: la storia di successo della Kashmir World Foundation con Ultralytics YOLOv5 e YOLOv8

La Kashmir World Foundation (KWF) è stata fondata a Great Falls, in Virginia, nel 2008 con la missione di implementare le tecnologie più recenti per contribuire a conservare e proteggere la fauna selvatica su scala globale. La KWF sviluppa e gestisce sistemi autonomi senza pilota a supporto delle proprie attività di conservazione e lotta al bracconaggio. Nel 2013, la KWF ha iniziato ad adottare l’intelligenza artificiale nelle proprie attività.

Secondo il WWF, la perdita di habitat rappresenta la più grande minaccia esistenziale per l'85% di tutte le specie della «Lista Rossa», che classifica le specie come minacciate o a rischio. Allo stesso tempo, la domanda di animali selvatici bracconati da usare nella medicina tradizionale, come prelibatezze o come animali esotici continua a crescere e, secondo quanto riportato, è aumentata. Insieme, la perdita di habitat e il bracconaggio minacciano la biodiversità globale e hanno effetti devastanti sulle comunità e sugli ambienti locali.

Sottolineando l'importanza della forte collaborazione interna, la fondatrice e direttrice esecutiva Aliyah Pandolfi spiega che «studenti, accademici, ingegneri e scienziati di tutto il mondo sono disposti a offrire volontariamente il proprio tempo e le proprie competenze». La KWF è gestita al 100% da volontari di tutto il mondo. Grazie al loro lavoro, la KWF ha compiuto grandi progressi nella protezione di numerose specie minacciate e in pericolo, come i gatti delle sabbie in Qatar, le tartarughe marine in Costa Rica e i leopardi delle nevi sull'Himalaya.

"Facciamo tutto questo perché amiamo gli animali, ma soprattutto vogliamo usare le nostre competenze per fare del bene nel mondo e cambiare in positivo la vita di queste specie, che altrimenti potrebbero non sopravvivere." Aliyah Pandolfi, fondatrice e direttrice esecutiva, Kashmir World Foundation

Contrastare il bracconaggio#

In molti casi, per i conservazionisti è estremamente difficile raggiungere i luoghi in cui avviene il bracconaggio. La KWF deve affrontare quattro ostacoli principali nelle proprie attività di conservazione nelle zone remote del mondo:

• Condizioni meteorologiche pericolose
• Fattori sociopolitici imprevedibili
• Terreni impervi
• Risorse insufficienti per inviare costantemente persone in queste zone

In passato, gli ambientalisti installavano sul campo dispositivi di registrazione video, con l'intenzione di riguardare i filmati in un secondo momento. Con centinaia o migliaia di ore di riprese, questo processo si affidava agli spettatori per individuare e identificare meticolosamente sia le specie animali sia i bracconieri. A causa dei vincoli di tempo e dell'errore umano, questo approccio metteva gli ambientalisti in una posizione di svantaggio. I volontari della KWF sapevano di aver bisogno di strumenti migliori per contrastare i bracconieri e la caccia illegale.

L’inevitabile progresso tecnologico è un’arma a doppio taglio. Man mano che la tecnologia diventa più efficiente e accessibile, sia i conservazionisti sia gli attori malintenzionati possono procurarsi le tecnologie più recenti. Per restare competitivi, i conservazionisti devono essere pronti a sfruttare a proprio vantaggio le tecnologie più nuove.

Una strada creativa da seguire#

Pandolfi aveva bisogno di una soluzione efficace sul campo che fornisse alla KWF informazioni in tempo reale. Cercava una soluzione che eliminasse gli errori umani e affrontasse i quattro ostacoli principali; sapeva che anche pochi secondi possono fare la differenza in una missione contro il bracconaggio e che le informazioni in tempo reale possono contribuire direttamente a impedire l’uccisione di un animale.

Grazie alla sua creatività, Pandolfi ha valutato le tecnologie e le risorse necessarie per il progetto. Sebbene gran parte della tecnologia di cui ha bisogno sia già disponibile, Pandolfi attende l'uscita di hardware e software che dovrebbero arrivare nel prossimo futuro. Ha guidato il suo team della KWF nello sviluppo di approcci basati su droni, IA e funzionalità GPS.

“All’inizio di questo progetto, nella community c’erano molti dubbi. Mi hanno detto che era una follia, che era impossibile, che non ce l’avrei fatta e che la tecnologia non esisteva, ma io pensavo a lungo termine: l’informatica e le capacità dei droni necessarie per questo progetto dovevano evolversi e integrarsi.”

Installando diverse videocamere e sensori nelle zone a rischio, la KWF riceve dati da località di tutto il mondo, ottenendo informazioni utili per prendere decisioni in una frazione di secondo.

“Immagina che ci siano dei bracconieri in un determinato luogo”, dice Pandolfi. “Vogliamo poterli seguire e avvisare i ranger della loro posizione, in modo che possano intercettarli e fermarli prima che uccidano degli animali.”

Perché YOLOv5?#

Poiché aveva bisogno di rilevare gli oggetti in tempo reale, la KWF necessitava di output del modello molto precisi e affidabili. Nel valutare le diverse opzioni, Daan Eeltink, responsabile del team di IA della KWF guidato da Pandolfi e studente nei Paesi Bassi, ha confrontato le prestazioni di YOLOv4 e YOLOv5. Diversi elementi distintivi di YOLOv5 hanno portato il team della KWF a sceglierlo per i propri progetti:

• I modelli YOLOv5 richiedevano l’addestramento con un numero inferiore di immagini.
• La natura open source rendeva la tecnologia facilmente accessibile al team della KWF.
• La curva di apprendimento di YOLOv5 non era ripida.

La KWF si affida a un team di volontari, ingegneri e tirocinanti provenienti da tutto il mondo per sviluppare la tecnologia necessaria alle proprie attività di conservazione. Molti tirocinanti sono studenti delle scuole superiori e alcuni hanno un’esperienza minima o nulla con YOLOv5. Pandolfi ha constatato che anche chi aveva meno esperienza è riuscito a mettere in funzione YOLOv5 in meno di tre settimane.

Inoltre, l’integrazione con una piattaforma di monitoraggio degli esperimenti ha reso semplice perfezionare i modelli e i dataset, consentendo alla KWF di massimizzare le prestazioni dei propri modelli YOLOv5 sul campo.

“YOLOv5 era preciso e ci ha aiutato a salvare gli animali prima che venissero uccisi, che era il nostro obiettivo finale.”

Senza YOLOv5, afferma Pandolfi, il suo team della KWF sarebbe frustrato. Prima dell'implementazione del rilevamento degli oggetti, i progetti di conservazione non disponevano di una quantità di dati adeguata. All'inizio del 2023, la KWF trasferirà il proprio lavoro a Ultralytics YOLOv8, l'ultima versione disponibile all'epoca della famiglia di architetture di Vision AI YOLO (a cui è poi subentrato Ultralytics YOLO26).

Distribuzione di YOLOv5#

Al momento, la KWF utilizza YOLOv5 per rilevare oggetti con i sensori sul campo. Questi dispositivi inviano dati ai biologi, che possono poi analizzare le informazioni e ricavarne indicazioni utili. Nel prossimo anno, la KWF intende addestrare YOLOv5 su dataset contenenti immagini riprese con i droni e successivamente impiegare questi droni sul campo.

Progetti di conservazione#

Tartarughe marine#

Nel mondo esistono sette specie di tartarughe marine e cinque di queste sono classificate come minacciate nella Lista rossa dell'IUCN. Quando depongono le uova, le femmine di tartaruga marina raggiungono le spiagge e scavano nidi nella sabbia, dove depongono le uova. Il processo può durare diverse ore, ma una volta terminato le femmine tornano in acqua, lasciando le uova a incubare nella sabbia per 55-65 giorni. Quando le madri se ne vanno definitivamente, le uova restano quasi prive di difese contro i bracconieri, i predatori e gli elementi naturali.

In passato, i conservazionisti monitoravano le tartarughe marine segnando tutti i punti della spiaggia in cui erano presenti nidi. Se in quelle zone il livello di minaccia era elevato, nel frattempo trasferivano i nidi in un luogo più sicuro e liberavano le tartarughe nell’oceano dopo la schiusa.

Questo processo può comportare camminare a piedi lungo spiagge di almeno 30 miglia e segnare i nidi. È stato difficile garantire ogni giorno personale sufficiente per svolgere questa attività, soprattutto durante i lockdown dovuti al COVID-19.

Inoltre, contrassegnare i nidi delle tartarughe marine si è talvolta rivelato controproducente. I bracconieri potevano individuare i nidi contrassegnati, ma anche i maiali avevano imparato che i contrassegni indicavano la presenza di nidi nelle vicinanze e finivano per mangiare le uova.

La KWF ha individuato un’opportunità per migliorare questo processo riducendo il bisogno di personale e sostituendo i contrassegni facilmente riconoscibili. Configurando sistemi aerei autonomi che usano YOLOv5 per rilevare, localizzare e caratterizzare i nidi di tartarughe marine, i biologi potrebbero ricevere informazioni in tempo reale sui nidi, comprese le tracce e la posizione geografica, eliminando così la necessità di percorrere a piedi le spiagge e contrassegnare i nidi.

Leopardi delle nevi#

La folta pelliccia bianca dei leopardi delle nevi, con rosette maculate scure, permette loro di mimetizzarsi perfettamente nel paesaggio himalayano. In natura sono predatori all’apice della catena alimentare e non hanno predatori naturali. Tuttavia, a causa dell’elevatissima domanda di pellicce e altre parti del loro corpo per la moda e la medicina tradizionale, unita alla perdita e alla frammentazione dell’habitat, si stima che in natura siano rimasti solo tra i 4.000 e i 6.500 leopardi delle nevi.

Le attività di conservazione dei leopardi delle nevi si sono rivelate estremamente difficili a causa dei fattori che contribuiscono alle condizioni proibitive degli ambienti in cui vivono:

• Altitudini elevate
• Nevicate abbondanti
• Temperature gelide
• Venti forti
• Burroni ripidi
• Terreni impervi

Inoltre, è estremamente raro avvistare leopardi delle nevi in natura. Per questo, la KWF sta sviluppando un approccio automatizzato per proteggere questi grandi felini, utilizzando la tecnologia dei droni per monitorarli e proteggerli. Al momento, la tecnologia dei droni è ancora in fase di sviluppo, affinché i velivoli possano operare nelle condizioni necessarie per seguire i leopardi delle nevi, a circa 20.000-22.000 piedi.

Quando la tecnologia sarà disponibile, la KWF intende usare YOLOv5 nei sensori e sui droni, che verranno poi impiegati sull'Himalaya. Per il tracciamento, questi sensori e droni potranno rilevare le impronte delle zampe sulla neve, che di solito vengono cancellate rapidamente dal vento. Queste informazioni in tempo reale saranno poi trasmesse a biologi e ambientalisti.

Visita il sito web della Kashmir World Foundation e scopri come puoi contribuire a fare la differenza nelle attività di conservazione in tutto il mondo.