L’intelligenza artificiale è stata utilizzata dalla Wildlife Conservation Society (WCS) per rivelare 119 nuovi hotspot di biodiversità oceanica nell’Oceano Indiano occidentale – e riferisce che le località hanno solo una “bassa sovrapposizione” con le aree marine protette (MPA) esistenti.
WCS, con sede a New YorkLo Zoo del Bronx ha la missione di salvare la fauna selvatica e i luoghi selvaggi in tutto il mondo e applica il suo Programma di Conservazione Globale in tutti gli oceani del mondo e in quasi 60 paesi.
L’organizzazione ha ideato un nuovo modello di intelligenza artificiale per consentire agli scienziati di mappare aree con concentrazioni particolarmente elevate di specie di pesci e coralli. Si dice che, poiché pochi di questi hotspot sono attualmente protetti o conservati, i risultati offrono un’importante opportunità per la realizzazione di nuove AMP da parte delle 11 nazioni interessate.
Si tratta di Comore, Kenya, Madagascar, Mauritius, Mayotte, Mozambico, Reunion, Seychelles, Somalia, Sud Africa e Tanzania, con altri siti identificati in acque internazionali.
Le maggiori concentrazioni nazionali di hotspot si trovavano al largo del Madagascar (23), Mozambico (19) e Tanzania (18), mentre i paesi con i singoli hotspot con il punteggio più alto erano Tanzania, Mozambico, Comore e Kenya.
Più veloce e più preciso
"Negli ultimi 10 o 15 anni sono stati creati vari modelli predittivi, ma non erano molto accurati nel fare previsioni empiriche", ha spiegato il dottor Tim McClanahan, direttore delle scienze marine del WCS. “Ora, grazie all’aumento della velocità di elaborazione e alla maggiore e migliore disponibilità di dati open source, i modelli sono diventati più economici, più veloci e più accurati che mai”.
Il modello AI WCS è stato prodotto accoppiando dati oceanografici ad alta risoluzione con rilievi dettagliati in acqua da parte di scienziati sul campo. Il modello ha suddiviso la regione in “celle coralline” di 6.25 km per identificare quale conteneva il maggior numero di specie di pesci e coralli.
"Disponevamo di dati reali provenienti da rilievi subacquei raccolti in molti di questi siti, che ci consentivano di utilizzare i dati per addestrare e testare la precisione dei modelli", ha affermato McClanahan.
“Ora che il processo di test ha messo in luce l’elevata forza dei modelli, possiamo usarli per prevedere il numero previsto di specie anche in aree in cui non disponiamo ancora di dati – si spera rendendo più facile per le comunità e i paesi trovare e dare priorità alle nuove aree protette”.
Non tutte le AMP mirano a proteggere alti livelli di biodiversità, sottolinea il WCS, con alcuni creati per aiutare a gestire aree importanti per i pescatori su piccola scala o per proteggere le popolazioni in diminuzione di specie iconiche come i dugonghi.
Tuttavia, individuare la posizione dei punti caldi della biodiversità del paese è importante per attuare obiettivi globali, come l’obiettivo 30×30 di proteggere e conservare almeno il 30% delle terre e delle acque a livello globale entro il 2030.
'Esperti' e aneddoti
“Abbiamo scoperto che tra i luoghi con la più alta biodiversità in questi 11 paesi, molti non erano affatto protetti”, ha affermato McClanahan. "La maggior parte delle AMP non dispone di dati sufficienti per sostenere la propria designazione." Ha detto che molti sono stati designati sulla base di “opinioni di esperti” e aneddoti osservativi piuttosto che su dati e modelli.
“Ciò che spesso manca sono dati reali che ci dicano: dove sono le aree con la più alta biodiversità in ogni paese? Quali saranno i luoghi più resilienti al clima? Da quali aree le persone, come i pescatori, fanno più affidamento per cibo e reddito? Questi sono i tipi di dati di cui abbiamo bisogno per prendere le decisioni migliori. Questo nuovo modello migliora la capacità di prendere le giuste decisioni”.
Lo studio è stato completato con il sostegno di un finanziamento del Dipartimento degli Interni e dell'Agenzia per lo Sviluppo Internazionale degli Stati Uniti ed è pubblicato in Biologia della conservazione.
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