di Simone Cosimi

Il riconoscimento facciale, ormai diffuso perfino nelle nostre tasche attraverso una grande quantità di smartphone, ha applicazioni di ogni tipo. Alcune non esattamente rosee, come quelle della tecnologia “Rekognition” di Amazon che mesi fa identificò 28 parlamentari statunitensi come criminali. Oppure nei sistemi di controllo utilizzati in Cina, ormai estremamente sofisticati e in grado di acciuffare un soggetto anche nel bel mezzo di folle oceaniche. Tuttavia gli aspetti da perfezionare sono ancora diversi, dai pregiudizi intrinseci ai sistemi all’inaccuratezza legata ai dati forniti in addestramento agli algoritmi che sovrintendono i processi. Eppure c’è un fronte in cui le tecnologie di identificazione facciale stanno fornendo molti vantaggi: quello degli animali.

Un recente reportage di Bloomberg ha sollevato l’attenzione delle sterminate possibilità di ricerca raccontando la storia di come la scansione delle “facce” dei salmoni atlantici inventata da un colosso norvegese del settore dell’allevamento ittico, Cermaq Group As, possa essere utilizzata per monitorarne lo stato di salute e combattere l’attacco di parassiti e altri agenti patogeni come il famigerato pidocchio del mare. Le cui epidemie costano al comparto un miliardo di dollari all’anno (e fanno schizzare in alto il prezzo dei filetti di salmone). Cermaq, che gestisce oltre 200 allevamenti di salmoni e trote non solo in Norvegia ma anche in Canada e Cile, sta già testando la soluzione, implementata tramite videocamere e scanner installati a pelo d’acqua, insieme al partner tecnologico scandinavo BioSort.

Questo, insomma, il punto di partenza. Ma quanto e come stiamo sfruttando queste potenti tecnologie per occuparci, magari in modo anche meno interessato sotto l’aspetto commerciale, del mondo animale? Esistono in realtà decine di database nei quali si tenta una sorta di tracciamento costante di certe popolazioni specifiche. Piattaforme spesso utilizzate per favorire i programmi di conservazione o combattere il bracconaggio. Il New York Magazine ha raccolto lo spunto di Bloomberg per mettere insieme tutti, o quasi, le specie che stiamo censendo e monitorando grazie all’uso del riconoscimento facciale. Per quanto, nel caso di mucche, leoni o maiali, si possa propriamente parlare di “facce”.

Si parte dalle mucche, con alcune società come l’irlandese Cainthus (su cui all’inizio dell’anno ha investito la statunitense Cargill) che, grazie agli accordi con gli allevatori dell’isola verde, raccoglie scatti delle teste di ciascuna vacca e ne monitora a distanza lo stato di salute, compresi i pattern comportamentali. Per aiutare gli allevatori a stabilire in anticipo le variazioni di produzione del latte. Per i polli, invece, esiste un sistema basato su una blockchain per tracciare tutto il ciclo vitale dei prodotti che finiscono in tavola. L’ha messa in piedi la compagnia cinese di assicurazioni ZhongAn: grazie allo smartphone, scansionando un codice, si può sapere praticamente tutto di quel pollo. Perfino quanti passi ha compiuto in vita.

Altro ambito in cui il riconoscimento facciale torna utile è quello del monitoraggio delle pecore: lo fanno dei ricercatori dell’università di Cambridge per indagarne addirittura l’umore. In particolare, per capire se siano o meno in grado di provare il sentimento della paura. Ci riescono appunto partendo dall’analisi dei loro musi, il tutto per assicurarne un trattamento più rispettoso nel corso dell’allevamento. Ancora la Cina, con il colosso JD.com, l’Amazon locale, è invece protagonista di un esperimento di monitoraggio dei maiali per determinarne in modo rapido età, peso e dieta.

Virando più sul mondo selvaggio, invece, esistono diversi programmi per il tracciamento – attraverso l’intelligenza artificiale – di tigri e leoni. Nel primo caso è stata perfino messa in piedi un’applicazione, Wildsense Tiger, per consentire a persone comuni (turisti, esploratori, esperti, guardie forestali) di contribuire all’osservazione della popolazione mondiale associando a ogni muso, pescato magari dalle foto su Instagram o Flickr, un individuo. Ci stanno lavorando ormai da tre anni i ricercatori dell’università britannica del Surrey. Per i leoni, invece, c’è un progetto che grazie al riconoscimento facciale – con foto effettuate da vicino, spesso rischiando la pelle - ne monitora un migliaio.

Ancora, le diverse soluzioni ricavate da queste tecnologie vengono sfruttate per uccelli, lemuri, elefanti. Per i volatili, per esempio, esiste un’app (Merlin Bird ID della Cornell University) che individua le facce di 3mila diverse specie di uccelli dal mondo, dai nordamericani agli europei (dunque non degli individui, sarebbe impossibile, ma appunto delle specie). Anche in questo caso, come in molti altri, è stato il crowdsourcing a fare la differenza grazie al contributo degli appassionati birdwatcher che hanno fornito migliaia di scatti diversi da cui è stata ricavata questa sorta di enciclopedia digitale. Così è avvenuto per esempio con le balene e col progetto voluto dal biologo marino Christian Khan della National Oceanic and Atmospheric Administration statunitense: ha caricato le immagini sul sito Kaggle e, in quattro mesi, è stato in grado di fornire alla società di datascience DeepSense un corpus sfruttato per individuare le balene con un tasso dell’87%. Soglie poi migliorate nel tempo.

Dei lemuri del Madagascar, fra le specie maggiormente a rischio di estinzione, se ne occupa invece una squadra di ricercatori dell’università George Washington col suo LemurFaceID, uno strumento che consente di riconoscere il singolo individuo fra una popolazione di 80 esemplari con un tasso di precisione del 97%. Per gli elefanti, invece, il dramma è costituito dal bracconaggio e dal commercio abusivo dell’avorio ricavato dalle zanne: gli esperti della Zoological Society di Londra sfruttano il machine learning di Cloud Auto ML Vision di Google in un progetto, lanciato a gennaio, per individuare la presenza di un essere umano nelle immagini raccolte dalle videocamere nascoste distribuite in diversi luoghi naturalistici.

Non mancano infine i progetti dedicati ai migliori amici dell’uomo, cani e gatti. In particolare progetti come PiP – ma ne esistono moltissimi – utilizzano il riconoscimento facciale per aiutare i disperati proprietari a ritrovare le amate bestiole smarrite. L’app americana PiP, per esempio, registra, classifica e categorizza ogni elemento dell’aspetto di un cane. Dovesse perdersi, è possibile inoltrare una specie di allerta a veterinari, autorità e altri utenti nel raggio di 15 miglia: se qualcuno lo trova può fargli a sua volta una foto e far partire il matching con quella già caricata dal padrone. Per capire se si tratta davvero di Fido.