Uno degli obiettivi più innovativi di HEASY è lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale applicata al monitoraggio della biodiversità marina, in grado di riconoscere automaticamente le specie e gli habitat a partire da immagini e video subacquei.
A occuparsene è il team di CloudIA Research, in stretta collaborazione con le università partner. Dopo una prima fase di raccolta e organizzazione dei dati visivi, i ricercatori hanno avviato i test preliminari sugli algoritmi di computer vision, utilizzando dataset composti da immagini fornite dai partner accademici: fotografie subacquee, riprese video e immagini del pescato.
Nel corso degli ultimi mesi, il lavoro si è concentrato soprattutto sulle specie coralline, individuate come target prioritario per la fase di addestramento iniziale. Il sistema viene istruito per riconoscere diversi parametri visivi — come forma, dimensione e stato di salute — e associare a ciascun elemento un’identificazione precisa, con l’obiettivo di generare un output automatico utile al censimento e al monitoraggio degli ecosistemi.
Parallelamente, si stanno integrando dati ambientali provenienti da fonti eterogenee, tra cui immagini satellitari e misurazioni di temperatura e ossigenazione delle acque, per arricchire l’analisi e offrire una lettura multidimensionale delle condizioni marine.
Lo sviluppo di questa tecnologia affronta anche sfide operative, tra cui la qualità e l’uniformità dei dati: attualmente il dataset risulta sbilanciato, con una rappresentazione disomogenea delle diverse specie. Uno degli obiettivi dei prossimi mesi sarà proprio il bilanciamento del materiale visivo, per migliorare la calibrazione dei modelli e aumentare la loro capacità di generalizzazione.
L’intelligenza artificiale sviluppata in HEASY ha un duplice valore: da un lato, automatizza processi che tradizionalmente richiederebbero tempi lunghi e competenze altamente specializzate; dall’altro, offre una prospettiva inedita per la gestione sostenibile degli ambienti marini, rendendo possibile un monitoraggio continuo, diffuso e a basso impatto.Si tratta di un passaggio chiave per trasformare la grande quantità di dati ambientali in conoscenza operativa, utile per la ricerca, la conservazione e le politiche ambientali.
Heasy è un progetto finanziato dall’Unione europea – NextGenerationEU, nell’ambito del NBFC – National Biodiversity Future Center – Spoke 1.
Un progetto realizzato da Università degli Studi di Messina, Università degli Studi di Cagliari, Università degli Studi di Bari Aldo Moro, Università degli Studi di Napoli “Parthenope”, Southside Consulting e Cloudia Research.
