L’Intelligenza Artificiale ci aiuterà a ripulire gli oceani dalla plastica

Ogni 60 secondi, l’equivalente del carico di un camion che trasporta rifiuti in plastica finisce negli oceani. Piccole isole e spaventose montagne di detriti che partono da fiumi, discariche e spiagge per raggiungere il mare aperto e vagare nell’oceano, viaggiando per migliaia di chilometri sul pelo dell’acqua.

Nessuno, però, sa con esattezza dove vadano a finire le enormi quantità di plastica disperse in mare, né come si muovano nel corso del loro tragitto.

Le osservazioni satellitari permettono di individuare i detriti di plastica galleggiante in mare, ma per catturare i detriti abbiamo bisogno di analisi più accurate e di indicazioni più precise.

Perciò un gruppo di ricerca dell’EPFL e dell’Università di Wageningen ha sviluppato un nuovo modello di Intelligenza Artificiale che permette di riconoscere le isole di rifiuti in maniera più veloce ed efficiente.

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Immagini satellitari per tracciare le isole di plastica in mare

L’inquinamento da plastica è un problema sempre più grave per i nostri oceani, e che è destinato ad aggravarsi nei prossimi anni, se non troviamo subito una soluzione per il problema dei rifiuti. L’economia globale del prossimo decennio richiederà di produrre sempre più plastica, che ancora non siamo in grado di smaltire in maniera sostenibile.

Ancora oggi, tutto quello che non viene riciclato (o trasformato in prodotti ad alto valore aggiunto tramite upcycling) finisce nelle acque di fiumi e laghi del mondo per arrivare, inevitabilmente, negli oceani. Qui, in molti casi, i detriti in plastica si aggregano a legno, alghe e altri materiali naturali e iniziano a compattarsi in grosse isole di immondizia galleggianti.

Le immagini satellitari, in questo senso, sono uno dei pochi strumenti che permettono agli scienziati di tracciare il percorso dei detriti in mare e di capire come si muovano. Le accurate rilevazioni di satelliti come Sentinel-2 dell’ESA catturano le immagini delle aree costiere di tutto il mondo ogni 2-5 giorni, e permettono di riconoscere e individuare i grossi cumuli di detriti che vagano per gli oceani della Terra.

La pratica del “Remote Sensing of Plastic Marine Litter” non è nuova per l’Agenzia Spaziale Europea: esistono decine di progetti che puntano a migliorare le capacità dei satelliti di individuare e quantificare i detriti marini per rimuoverli dall’oceano.

Il nuovo studio dell’Università di Wageningen e dei ricercatori del Politecnico Federale di Losanna è l’ultimo contributo in ordine di tempo alla grande missione scientifica del tracking dei rifiuti dispersi in mare.

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Ecco l’Intelligenza Artificiale che trova in acqua tutti i detriti

Il nuovo studio, recentemente pubblicato su Cell iScience, potrebbe contribuire in maniera sostanziale all’individuazione dei detriti di plastica che vagano negli oceani.

I ricercatori della Wageningen University & Research e dell’EPFL hanno sviluppato un rilevatore basato sull’Intelligenza Artificiale che stima la probabilità della presenza di detriti marini nelle immagini satellitari, e che potrebbe aiutare a individuare e rimuovere sistematicamente la plastica dai mari del mondo.

Tutto inizia dalle immagini satellitari di Sentinel-2, la missione di osservazione terrestre lanciata dall’ESA nel 2015 nell’ambito del Programma Copernicus, che sono una delle fonti più accurate per la ricerca dei detriti in mare.

Le immagini di Sentinel-2 sono liberamente accessibili agli scienziati, e offrono istantanee molto dettagliate delle aree costiere e degli oceani di tutto il mondo.

Per studiare quella enorme mole di dati, però, è necessario affidarsi a un’analisi automatizzata, che può essere ottenuta tramite modelli di Intelligenza Artificiale come le reti neurali profonde.

Lo spiega Marc Rußwurm, assistente docente presso l’Università di Wageningen ed ex ricercatore presso l’EPFL: “Questi modelli imparano da esempi forniti da oceanografi e specialisti di telerilevamento, che hanno identificato visivamente diverse migliaia di casi di detriti marini nelle immagini satellitari in località di tutto il mondo”. “In questo modo”, continua Rußwurm, “hanno ‘addestrato’ il modello a riconoscere i detriti di plastica”.

Il nuovo rilevatore può stimare la probabilità della presenza di detriti marini per ogni pixel analizzato delle immagini satellitari Sentinel-2. Per farlo, i ricercatori hanno usato al meglio le possibilità offerte dai dati disponibili, ancora molto limitati in questo specifico ambito.

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Una “doppia visione” per seguire il viaggio della plastica in mare

Per facilitare l’individuazione dei detriti marini, i ricercatori hanno progettato un algoritmo di visione artificiale che “aggancia” le annotazioni manuali degli esperti agli oggetti visibili nelle immagini satellitari e quindi permette agli oceanografi di fornire al modello una quantità di dati molto superiore.

Gli scienziati stanno addestrando il modello IA a prevedere con sempre maggiore precisione la posizione dei detriti in mare, anche in condizioni meteo proibitive.

Come spiega Rußwurm, “il rilevatore rimane preciso anche in condizioni più difficili, per esempio quando la copertura nuvolosa e la foschia atmosferica rendono difficile per i modelli esistenti identificare con precisione i detriti marini”.

Individuare la plastica anche quando le condizioni atmosferiche lo rendono complicato è di fondamentale importanza, perché spesso la plastica viene trascinata in acque aperte proprio in seguito a piogge e inondazioni.

Le osservazioni di Sentinel-2 sono integrate con le immagini di PlanetScope, una costellazione di diverse centinaia di piccoli CubeSat che scandagliano la Terra ogni giorno con una risoluzione di 3-7 milioni di pixel.

“La combinazione settimanale di Sentinel-2 con le acquisizioni giornaliere di PlanetScope può colmare il divario verso il monitoraggio quotidiano continuo“, ha spiegato Rußwurm.

“Inoltre, PlanetScope e Sentinel-2 a volte catturano la stessa zona di detriti marini nello stesso giorno, a soli pochi minuti di distanza. Questa doppia visione dello stesso oggetto in due posizioni rivela la direzione della deriva dovuta al vento e alle correnti oceaniche sull’acqua. Tali informazioni possono essere utilizzate per migliorare i modelli di stima della deriva dei detriti marini”.

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