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

Il ruolo della computer vision negli zoo e nelle cure veterinarie

Considera un guardiano di uno zoo che veglia su un animale malato, osservando attentamente il suo comportamento durante il giorno per cogliere eventuali cambiamenti. Ora immagina un sistema di telecamere che svolge questo lavoro ininterrottamente, monitorando l'animale 24 ore su 24 e avvisando il personale non appena qualcosa sembra non funzionare. La visione computerizzata rende tutto questo possibile.

Le telecamere integrate con la computer vision possono aiutare a monitorare gli animali in tempo reale, rendendo più facile individuare i primi segni di stress, lesioni o malattie. Modelli come Ultralytics YOLO11, che supportano diverse attività di computer vision, possono individuare gli animali, seguirne i movimenti e assistere in compiti di routine come il monitoraggio del comportamento.

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Allo stesso modo, nel settore 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 individuare con precisione problemi come la cataratta o il glaucoma, migliorando la velocità e la coerenza della diagnosi.

Con l'aumentare della 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, diamo un'occhiata più da vicino ad alcuni casi di studio globali che mostrano come viene utilizzata nella conservazione della fauna selvatica e nel monitoraggio della salute degli animali nel mondo reale.

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

Il panda gigante, un tempo in pericolo di estinzione e ora considerato vulnerabile, rimane uno dei principali obiettivi degli sforzi di conservazione. Ma tenere traccia dei singoli panda, della loro salute, del loro comportamento e della loro riproduzione può essere difficile, dato 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 il 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 che utilizza la computer vision. Il sistema utilizza la Vision AI per identificare i singoli panda analizzando le sottili caratteristiche uniche dei loro volti.

Questa tecnologia di riconoscimento facciale consente ai ricercatori di seguire costantemente i panda, di osservare i loro movimenti, le loro abitudini alimentari e la loro salute senza causare alcun danno o disturbo. Offre 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'intelligenza artificiale nel monitoraggio della salute degli animali mantiene i panda rossi senza stress

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

Anche in ambienti protetti come gli zoo, possono essere a rischio. I problemi di salute dei panda rossi spesso si manifestano con piccoli cambiamenti di comportamento, come muoversi meno, interagire meno o non dormire bene. Tuttavia, questi segnali possono essere così impercettibili che è facile non notarli.

Per aiutare a proteggere questi animali in via di estinzione, i ricercatori stanno sviluppando nuovi modi 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 YOLOv8-basato su un modello di computer vision progettato per monitorare il comportamento dei panda rossi.

Questo modello può aiutare i custodi a individuare i primi segnali di stress o malattia, come un'insolita immobilità o una ridotta attività, senza disturbare gli animali. Si tratta di un approccio non invasivo che permette di monitorare i panda rossi 24 ore su 24, mantenendoli 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 seguire le loro routine o notare piccoli cambiamenti. Ma capire come riposano, interagiscono e usano il loro 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.

Allo zoo di Brookfield, negli Stati Uniti, i ricercatori hanno progettato un sistema che utilizza la visione computerizzata per seguire 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.

In particolare, il tracciamento degli oggetti viene utilizzato per seguire il movimento di ogni delfino nel tempo. Questa tecnica di computer vision permette al sistema di identificare i singoli delfini e di monitorare le loro attività, anche quando nuotano vicini o si immergono sott'acqua. Seguendo questi schemi, i custodi possono capire 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

Al giorno d'oggi, la visione computerizzata viene utilizzata in diversi contesti di cura degli animali, dagli zoo alle cliniche veterinarie, per migliorare il monitoraggio, supportare la diagnosi e migliorare il benessere generale. Ecco alcuni dei principali modi in cui sta contribuendo a migliorare le pratiche di cura degli animali:

• Analisi dell'uso 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 degli arricchimenti.
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• Riduzione del carico di lavoro: Automatizzando le attività di monitoraggio di routine, i team di cura degli animali hanno più tempo per concentrarsi sull'arricchimento pratico, sull'addestramento e sulle cure mediche.
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• Collaborazione e diagnosi a distanza: I dati video e comportamentali in tempo reale possono essere condivisi con veterinari, comportamentisti o ricercatori esterni, consentendo un'assistenza collaborativa e diagnosi più rapide.
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• Monitoraggio notturno migliorato: I sistemi di visione a infrarossi e a bassa luminosità consentono al personale di monitorare gli animali dopo l'orario di lavoro o durante le attività notturne, cosa difficile da fare manualmente senza disturbare gli animali.

Sebbene la computer vision offra molti vantaggi per quanto riguarda 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 rilevare con precisione senza dati di addestramento estesi e di alta qualità.
  
  
• Alti costi di configurazione iniziale: Il costo delle telecamere ad alta risoluzione, delle attrezzature resistenti alle intemperie, dei server e dei dispositivi edge può rappresentare un investimento significativo, soprattutto per gli zoo o le strutture di conservazione più piccole.
  
  
• Copertura limitata e punti ciechi: Gli animali spesso si spostano nelle tane, si nascondono dietro gli alberi o le rocce, o utilizzano spazi verticali - aree che le telecamere fisse non possono catturare senza un'ampia e costosa configurazione multiangolare.
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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 rilevare, le interazioni sociali più complesse o gli stati emotivi sono più difficili da interpretare per i modelli di intelligenza artificiale.

Punti di forza

La computer vision sta cambiando costantemente il modo in cui gli animali vengono curati negli zoo, nelle cliniche veterinarie e nelle riserve. La sua capacità di monitorare i movimenti, rilevare i primi segni di malattia e seguire i singoli animali la rende uno strumento affidabile. Sebbene questi sistemi non possano sostituire gli operatori umani, 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 monitorare i 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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