IA e biodiversità, due studi rivelano i limiti di un software

(ANSA) - TORINO, 11 NOV - Una moto che accelera, per il software, si trasforma in una cicogna bianca, le grida dei bambini in un gabbiano corallino. Sono alcuni degli errori - riferisce l'Università di Torino in una nota - commessi da BirdNet, uno dei software più diffusi per riconoscere gli uccelli dalla voce, e mostrano quanto sia difficile per l'intelligenza artificiale orientarsi nel paesaggio sonoro delle città. È questa la sfida affrontata da due studi dei ricercatori del dipartimento di Scienze della vita e biologia dei sistemi dell'ateneo, realizzati nell'ambito del National biodiversity future center (Nbfc) e basati sulle registrazioni raccolte a Torino e Firenze.
Il primo studio, Listening to the city, pubblicato su Remote Sensing in Ecology and Conservation, prova a rispondere alla domanda "quanto possiamo fidarci di questo strumento in un ambiente urbano?". BirdNet ha segnalato 113 specie a Torino e 136 a Firenze, ma dopo il controllo di ornitologi solo 48 e 65 sono risultate davvero presenti. Ma se al software si indicano il luogo e il periodo della registrazione, nella maggior parte dei casi l'identificazione è giusta: circa sette rilevamenti su dieci a Torino e quasi otto su dieci a Firenze sono corretti.
Il secondo studio è entrato nel merito degli errori, chiedendosi da dove nascano. Secondo i ricercatori, la spiegazione sta nel modo stesso in cui BirdNet funziona. Il software non 'sente' i suoni come farebbe un ornitologo: li trasforma in immagini, gli spettrogrammi, che mostrano come le frequenze cambiano nel tempo, e riconosce le specie dalla forma di quelle rappresentazioni. Se il profilo di una sirena o del motore di una moto somiglia a quello di un richiamo, l'errore è dietro l'angolo. Per incoraggiare un uso più consapevole di questi strumenti, il gruppo ha deciso di rendere pubblici gli errori più istruttivi. (ANSA).