Salvare i leoni con l'AI: a ogni esemplare il suo ruggito

Un gruppo di scienziati di Oxford ha scoperto con un algoritmo di machine learning che ogni animale emette uno specifico richiamo: una scoperta essenziale per tracciare le popolazioni dei grandi felini e per tutelarle più efficacemente
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Ad ogni leone il suo ruggito. Che i grandi felini della specie Panthera leo sfruttassero il loro maestoso verso per spaventare i nemici e comunicare con gli altri membri del proprio gruppo, anche a chilometri di distanza, era chiaro da precedenti ricerche. Meno chiaro, invece, era il meccanismo attraverso il quale riuscissero vicendevolmente a identificarsi (e se quel richiamo fosse a sua volta decrittabile). Un team di scienziati di Oxford lo ha scoperto tramite un dispositivo battezzato biologger, agganciato ai collari gps utilizzati nei progetti di conservazione e tutela in molti paesi dell’Africa subsahariana, dal Kenya a Botswana. Nel caso specifico, grazie al lavoro su cinque esemplari della Bubye Valley Conservancy, una grande riserva di caccia nel Matabeleland meridionale, nello Zimbabwe. In effetti stimare la popolazione dei leoni è un processo incredibilmente complesso ma si è reso sempre più necessario visto che negli ultimi 120 anni sono scomparsi da ben oltre il 90% del loro storio areale, cioè dell’habitat solitamente frequentato, e negli ultimi 25 anni la popolazione si è dimezzata.
 
Il biologger è in grado di registrare i segnali acustici e i dati relativi ai movimenti. Questo corpus di informazioni ha consentito agli esperti di associare ogni ruggito a uno specifico esemplare. Il dataset è stato in seguito utilizzato per addestrare un algoritmo di riconoscimento e per capire se fosse in grado di effettuare l’operazione inversa, confermando l’ipotesi di partenza: che appunto ogni leone produca un ruggito contraddistinto da una curva di frequenza distintiva e differente da tutte le altre. Quando gli scienziati hanno fornito all’algoritmo una serie di registrazioni di ruggiti mai elaborati in precedenza, il software è riuscito ad associarlo correttamente al relativo leone nel 91,5% dei casi. Un tasso di successo sorprendente.
 
Il sistema, esposto sulla rivista specializzata Bioacustics, è stato sviluppato dagli esperti del dipartimento di Informatica di Oxford insieme al Wildlife Conservation Research Unit, uno spin-off del dipartimento di Zoologia del prestigioso ateneo britannico che fra le molte altre battaglie portò avanti quella per il leone Cecil, simbolo proprio dello Zimbabwe, ucciso nel 2015 dal cacciatore di frodo Walter Palmer, un dentista del Minnesota che lo attrasse all’esterno dal parco nazionale di Hwange grazie alla collaborazione di guardie e cacciatori corrotti e poi lo braccò fino ad abbatterlo. E facendola franca. L’algoritmo che identifica i ruggiti potrebbe rivelarsi uno strumento utile a proteggere i circa 20 mila leoni che ancora vivono in natura. Si tratta in realtà di una stima sulla quale gli esperti non sono troppo concordi: “Il numero dei leoni in Africa sta scendendo e sviluppare strumenti economici per monitorarli e in definitiva proteggerli meglio è una priorità assoluta” ha spiegato Andrew J. Loveridge di WildCru. “La possibilità di valutare in remoto il numero di esemplari in una popolazione dai loro versi può rivoluzionare il modo in cui ne studiamo numero e composizione”.
 
Identificare, tracciare e seguire i ruggiti, insomma, potrebbe essere essenziale visto che i leoni sono difficili da censire per diverse ragioni. Anzitutto la bassa densità della popolazione, poi il fatto che siano attivi perlopiù la notte e infine per la capacità di mimetizzarsi con l’ambiente circostante. Eppure senza una stima accurata ogni azione di tutela sul medio-lungo periodo rischia di rivelarsi poco efficace: manca infatti la consapevolezza sull’evoluzione della popolazione nel tempo, sull’estensione e la localizzazione nei diversi territori e sulle possibili cause, al di là del più spietato bracconaggio come nel caso di Cecil.
 
La sfida per individuarli e monitorarne numero e distribuzione è insomma un rompicapo: basti pensare, come ricorda il National Geographic, che i metodi più comuni per trovarli e contarli rimangono ancora oggi quello dei richiami e quello delle orme. Nel primo caso trasmettendo con un altoparlante i versi di prede in difficoltà, come il bufalo nero, e verificare quanti leoni ne vengano attirati in una specifica area. Nel secondo attraverso il conteggio delle impronte lungo specifici percorsi. Strategie imprecise e secondo alcuni esperti statisticamente quasi inutili. Per questo fra le proposte degli ultimi tempi è emersa anche per i leoni quella nota come "Secr-Spatially explicit capture-recapture)" un metodo di marcatura e ricattura territoriale, già usato con altre specie di grandi felini. Con le tigri si sfrutta il sistema di strisce unico del mantello, che una volta fotografato consente di essere analizzato e di distinguerle in modo relativamente semplice i diversi esemplari. Nel caso dei leoni i ricercatori, con lunghe osservazioni, si concentrano invece sulla conformazione del muso, incrociando gli identikit con le geolocalizzazioni. Adesso, dopo l’ultima indagine di Oxford, potranno utilizzare anche una nuova arma: quella acustica, del ruggito diverso per ogni animale.
 
“Non c’è una soluzione adatta a tutte le situazioni. I leoni non si possono contare nello stesso modo in tutta l’Africa, perché ogni area è unica” ha spiegato tempo fa Frans Radloff, ecologo della Cape Peninsula University of Technology in Sudafrica. "L’unico modo per fare una stima del numero dei leoni rimasti in Africa è avvalersi di tutte le tecniche". Ora potrebbe arrivarne una in più che, stando allo stesso titolo dell’indagine, potrebbe perfino consentirci di evitare l’applicazione dei collari.