Un nuovo alleato arriva a sostegno degli scienziati che lavorano per proteggere la biodiversità: si chiama Perch 2.0, il modello open-source sviluppato da Google DeepMind capace di analizzare i suoni della natura e trasformarli in dati preziosi per la conservazione delle specie animali.
Nel dettaglio, da anni i ricercatori usano registratori audio per catturare i richiami della fauna selvatica, accumulando enormi archivi sonori che raccontano la salute degli ecosistemi. Ma c'è sempre stato un problema, ovvero la quantità immensa di ore da analizzare, praticamente impossibile da gestire manualmente. Proprio per questo è nato Perch, il sistema di intelligenza artificiale che nel 2023 aveva già dimostrato il suo valore scoprendo popolazioni nascoste di uccelli e velocizzando il lavoro in zone delicate come le foreste delle Hawaii. Con oltre 250 mila download, il successo della prima versione ha confermato quanto fosse forte l'esigenza di un AI capace di "ascoltare": ora, con l'aggiornamento 2.0, le potenzialità si ampliano notevolmente.
Perch 2.0 è stato addestrato con un dataset più ampio e può riconoscere non solo i canti degli uccelli, ma anche i versi di mammiferi, anfibi e persino rumori di origine umana. È in grado di lavorare in ambienti complessi, come giungle fitte o habitat sottomarini, e riesce a distinguere suoni che si sovrappongono, un compito tradizionalmente arduo anche per gli esperti.
Tra l'altro, non si limita all'identificazione: il nuovo modello può stimare il numero di animali che stanno vocalizzando e persino fornire indicazioni su trend demografici, come le nascite nel tempo. Una funzione definita “agile modeling” consente inoltre di allenare il sistema con un solo esempio di un richiamo raro, ad esempio quello di un pulcino o di una specie poco studiata, e ottenere in meno di un'ora un classificatore efficace. Un'operazione che, fino a poco tempo fa, richiedeva settimane di lavoro.
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