Combattere il traffico di specie selvatiche sui social con l’intelligenza artificiale

SCOPERTE – I social media sono diventati ormai il principale mezzo attraverso il quale comunichiamo con gli altri. Così come avviene per darsi appuntamento con gli amici, chiedere conferma ai colleghi sull’orario di una riunione o condividere con i familiari le fotografie di un viaggio, purtroppo vengono utilizzati con grande facilità e diffusione anche per attività poco lecite. Tra queste, gli scienziati dell’Università di Helsinki si sono concentrati sul commercio illegale di animali e piante selvatici: il loro articolo, pubblicato sulla rivista Conservation Biology, illustra come l’intelligenza artificiale possa essere d’aiuto per monitorare lo svolgimento di questi illeciti sui social media.

Il commercio illegale della fauna e della flora selvatica, unito a quello di prodotti da essi derivati, è una delle maggiori minacce per la conservazione della biodiversità, ed è proprio la facilità di accesso ai social media, unita alla loro popolarità, a rendere così preoccupante questa tendenza. Al momento la mancanza di strumenti adatti per monitorare in modo efficiente il gran volume di dati limita le possibilità delle forze dell’ordine di porre un freno a questi traffici. Mettersi a spulciare i dati manualmente richiede moltissimo tempo: se venissero analizzati automaticamente da un’intelligenza artificiale, alla ricerca di informazioni rilevanti, il processo sarebbe estremamente più rapido. Eppure, malgrado il suo potenziale, questo tipo di approccio è usato ancora raramente per risolvere le problematiche legate alla biodiversità.

Per questo il Dr. Enrico Di Minin, che si occupa di salvaguardia della natura ed è a capo di un gruppo di ricerca interdisciplinare dove vengono sviluppati metodi basati sull’intelligenza artificiale per studiare la filiera di questo tipo di commerci illegali, tiene a sottolineare l’importanza di combattere il traffico di specie selvatiche in modo innovativo. Le piattaforme di molti social media permettono ai ricercatori di accedere ai testi, alle immagini e ai video messi online dagli utenti, così come ai relativi metadati – dove e quando il contenuto è stato caricato e le connessioni tra le persone.

Gli algoritmi di machine learning, detti anche di apprendimento automatico, possono essere addestrati a riconoscere quali specie selvatiche o quali prodotti ricavati da esse – come un corno di rinoceronte – appaiono nelle foto o nei video presenti nei post sui social media, classificando anche l’ambiente che li circonda, sia esso naturale o antropico, come un mercato. Nello stesso modo questi algoritmi potrebbero essere istruiti a esaminare il linguaggio adoperato nei post, o la combinazione di contenuti verbali e audiovisivi. Questo addestramento avviene fornendo all’algoritmo testi (o video e foto) che contengono gli elementi incriminati, in modo che possa estrapolare caratteristiche comuni che gli permettono di identificarli in materiale inedito. Il progetto è ancora in corso, ma i ricercatori si augurano che, grazie alla collaborazione con le forze dell’ordine e con le aziende dei social media, i risultati del loro lavoro possano essere d’aiuto per fermare il commercio illegale che avviene tramite questi mezzi.

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