La Giornata Europea del Mare 2024, dedicata all’adozione di tecniche di IA in maricoltura, ha posto in evidenza la necessità che il processo di allevamento non debba prescindere dallo stato di salute del mare, ormai subdolamente minacciato dalle microplastiche.
Queste piccole particelle di materiale plastico di dimensioni che vanno dai 5 millimetri ai 5 millesimi di millimetro, inquinano i nostri mari e scambiate per plancton, vengono ingerite dalla fauna marina, entrano nella catena alimentare, inficiano la salute dell’uomo.
Tra le potenzialità offerte dall’IA c’è però la possibilità di rimuovere le microplastiche dall’ambiente marino eliminando così uno dei principali problemi ambientali contemporanei.
Cosimo Distante, responsabile del gruppo di ricerca dell’Istituto di scienze applicate e sistemi intelligenti del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Isasi) di Lecce, ha presentato nell’ambito del Workshop “Intelligenza Artificiale e sostenibilità nel futuro della maricoltura" la ricerca, svolta congiuntamente al Cnr-ISASI di Pozzuoli, di una soluzione innovativa per distinguere microplastiche e plancton.
L’approccio innovativo della ricerca è stato quello di utilizzare un microscopio olografico digitale insieme all’intelligenza artificiale per analizzare e monitorare velocemente campioni di acqua di mare.
Il microscopio olografico è un microscopio digitale che si basa sul classico principio dell’olografia: la possibilità di riprodurre un’immagine tridimensionale attraverso l’interferenza tra due fasci laser su una superficie sensibile.
Sul piano sensibile interferiscono due onde, la prima è quella che proviene direttamente dalla sorgente, e la seconda è l’onda che, illuminando l’oggetto di cui si vuole registrare l’ologramma, viene da esso diffratta.
L’ologramma è la figura di interferenza che si crea su uno schermo tra un onda piana incidente e la medesima diffratta dall’oggetto.
Questa tecnica, che permette di registrare non solo l’ampiezza dell’onda luminosa, come avviene con la fotografia, ma anche la fase, dà luogo ad un’immagine tridimensionale dell’oggetto.
Nel caso dell’olografia digitale il piano sensibile è un sensore che invia le informazioni direttamente ad un software presente sul computer a cui è collegato.
Non è facile osservare la distinzione tra organismi e oggetti microscopici e l’identificazione con un normale stereomicroscopio è complessa, poco accurata e richiede tempi lunghi. Tra l’altro ci sono diverse tipologie di organismi che possono confondere la rilevazione delle microplastiche e tra queste ci sono le diatomee marine.
Registrare ologrammi in formato digitale e poi ricostruirli numericamente con un computer, porta alla possibilità di registrare e ricostruire ologrammi in pochi secondi.
Nel microscopio olografico viene fatto fluire, attraverso un canaletto, un campione d’acqua marina che viene analizzato dalla telecamera.
Questo permette di acquisire informazioni dagli elementi analizzati e di determinare un insieme di caratteristiche olografiche e di parametri che identificano una impronta digitale distintiva per le microplastiche.
Le informazioni acquisite permettono di “addestrare” un sistema di intelligenza artificiale, che potrà così distinguere il materiale inquinante dagli altri materiali naturali, le cui dimensioni e le cui forme sono molto simili a quelle delle microplastiche.
Nell’acqua acqua marina microplastiche e plancton condividono la stessa ampia gamma di scale caratteristiche, e in particolare le diatomee marine, appartenenti al gruppo del fitoplancton, possono essere ancora più facilmente confuse con la microplastica. La metodologia proposta si è rivelata accurata anche nel discriminare le diatomee in presenza di un'ampia eterogeneità di dimensioni, forme e tipi di materiali plastici.
L’IA (Intelligenza Artificiale) addestrata ad analizzare campioni d’acqua, tramite tecniche di machine learning, permette quindi di distinguere le microplastiche dal plancton, con la capacità di analizzare migliaia di campioni l’ora e testare campioni da 20 μm a 1mm con una precisione superiore al 99%.
La tecnologia è sufficientemente matura per fornire sistemi e sensori olografici portatili ad alto rendimento da utilizzare sul campo a costi ridotti.
Così i ricercatori del CNR ISASI hanno sviluppato un drone marino a vela, che si muove col vento e si alimenta col sole, da utilizzare come infrastruttura in cui posizionare i nuovi sensori. EREMITE, una infrastruttura marina per monitorare lo stato dei mari, fornirà misurazioni in tempo reale di svariati parametri ambientali che saranno trasmessi in 5G su Cloud per essere utilizzati da tutti gli stakeholder della blue economy.
Pertanto, è facile presagire per il prossimo futuro l’utilizzo di IA e nuovi sensori non solo per il monitoraggio delle acque marine alla ricerca di inquinanti plastici, ma anche per realizzare soluzioni on line pervasive per un ampio monitoraggio intelligente oltre che per la sicurezza della navigazione.
