Tecnologie innovative per la conservazione degli stock ittici e il monitoraggio dei mammiferi marini: le ricerche dell’Alaska Fisheries Science Center

Se gli oceani sono ancora tra i territori più inesplorati della Terra è perché la ricerca sugli ecosistemi marini si scontra da sempre con i limiti fisici (ed economici) di un’impresa colossale. L’oceano è incredibilmente vasto e ospita innumerevoli habitat remoti che fino a pochi anni fa erano impossibili da raggiungere. Oggi, però, i ricercatori possono contare su nuove tecnologie che assistono i tradizionali metodi di rilevamento e che permettono di ottenere informazioni fondamentali per la conservazione degli ecosistemi e degli stock ittici.

L’Alaska Fisheries Science Center della NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) sta facendo un uso molto intensivo di questi strumenti innovativi per la ricerca. Qui, già da qualche anno, tecnologie emergenti come droni, eDNA e telecamere 3D vengono utilizzate per raccogliere informazioni sugli ecosistemi e monitorare le attività di pesca, ma anche per studiare più da vicino le foche che popolano i ghiacci marini dell’Artico e le popolazioni di pesci dell’habitat costiero.

Alaska: studiare l’ecosistema marino con i Saildrones

I Saildrones, veicoli di superficie senza equipaggio della NOAA, sono droni a vela abitualmente utilizzati a supporto delle navi durante le indagini acustiche sul merluzzo d’Alaska. Questi droni, alimentati a energia eolica e solare, permettono di coprire un’area molto più vasta raccogliendo dati biologici critici per la conservazione degli stock ittici.

I droni a vela della NOAA vengono utilizzati anche per seguire i mammiferi marini durante i loro spostamenti in mare. Nel corso di alcune missioni scientifiche, tra il 2016 e il 2017, hanno seguito dei singoli esemplari di callorino dell’Alaska (Callorhinus ursinus), una specie di otaria classificata come vulnerabile, fino a 150 chilometri nelle acque al largo delle coste. Gli scienziati volevano studiare da vicino l’interazione delle otarie con il merluzzo d’Alaska, la loro preda elettiva, per capire se la disponibilità di cibo potesse essere alla base dell’inspiegabile declino della popolazione osservato sulle isole Probilof.

Negli stessi anni, l’Alaska Fisheries Science Center ha iniziato a utilizzare dei veicoli subacquei autonomi in grado di seguire i pesci marcati acusticamente e allo stesso tempo raccogliere dati sull’ambiente circostante, cosa che consente agli scienziati di attingere a informazioni dettagliate sui fattori ambientali associati alla distribuzione e agli spostamenti degli animali. Conoscere i modelli migratori di pesci di grande importanza commerciale come il salmone e il merluzzo d’Alaska è fondamentale per poter gestire al meglio queste preziose popolazioni, alla base delle attività di pesca più redditizie al mondo.

L’IA per il monitoraggio della pesca e dei mammiferi marini

Anche il monitoraggio della pesca si è evoluto. Già da qualche anno l’Alaska Fisheries Science Center sta integrando dei sistemi elettronici che utilizzano telecamere, sensori e machine learning per automatizzare l’elaborazione delle immagini raccolte a bordo dei pescherecci. Questo sistema può individuare e verificare le catture accessorie a distanza, determinando anche le specie pescate, e permette di monitorare l’intera battuta di pesca, conteggiando anche il numero totale di catture.

Gli algoritmi sono al centro di un altro progetto cruciale per la conservazione delle specie marine, che ha visto la collaborazione con Microsoft AI for Earth e che ha portato allo sviluppo di un’Intelligenza Artificiale in grado di individuare foche e orsi polari sul ghiaccio marino. Seguire le foche e gli orsi marini è un’impresa complessa: i ricercatori devono raggiungere alcuni dei luoghi più remoti del pianeta e sorvolare i mari di Bering, Chukchi e Beaufort, perlustrando vaste distese di ghiaccio alla ricerca di animali “ampiamente dispersi, relativamente piccoli e spesso mimetizzati”.

All’inizio, per individuare un singolo animale e identificarne la specie dovevano controllare manualmente le immagini, confrontando quelle delle telecamere termiche con migliaia di foto a colori ad alta risoluzione. Come aveva spiegato nel 2019 Erin Moreland, scienziata dell’Alaska Fisheries Science Center Marine Mammal Laboratory a capo del progetto IA,

“In un milione di immagini possono esserci 7.000-9.000 animali. Abbiamo impiegato un anno per trovare gli animali nelle immagini dopo la stagione di rilevamento”.

L’anno successivo, era già possibile processare parte dei dati acquisiti a bordo del volo di ricognizione, quasi in tempo reale. L’obiettivo finale, spiegano i ricercatori, è quello di miniaturizzare il sistema di Intelligenza Artificiale fino a farlo stare comodamente su un drone.

ROV, eDNA e telecamere 3D alla scoperta di spugne e coralli

Tra gli strumenti di campionamento più utili al monitoraggio per la conservazione dell’ecosistema c’è l’eDNA, che permette di caratterizzare le comunità ittiche in diversi habitat marini. Nel 2022, i ricercatori della NOAA lo hanno utilizzato per analizzare spiagge sabbiose, letti di alghe e coste rocciose lungo la costa di Juneau individuando 21 taxa unici, tra cui salmoni, aringhe del Pacifico, pesci piatti, merluzzi e scorfani.

L’eDNA è stato anche al centro di alcune importanti spedizioni dell’Alaska Fisheries Science Center alla scoperta di habitat di coralli e spugne di profondità nel Golfo d’Alaska: in combinazione con altre tecnologie di campionamento avanzate come ROV e telecamere 3D, l’eDNA ha permesso di indagare vaste aree in modo non invasivo ed economico.

Quando si tratta di identificare delle specie, però, il progresso più decisivo è quello rappresentato dal sistema di telecamere stereo sviluppato dai ricercatori dell’Alaska Fisheries Science Center, che permette di rilevare habitat remoti di profondità e raccogliere una grande quantità di informazioni. Come ha spiegato Kresimir Williams, biologo che ha guidato lo sviluppo del sistema di telecamere,

“Le immagini stereo costruiscono un ambiente 3D; la qualità delle immagini è sufficientemente alta per identificare le specie (…). Possiamo vedere quanto sono vicini gli animali, misurare le altezze, associare le specie di pesci ai tipi di coralli. L’obiettivo principale è quello di poter fare scienza quantitativa. Con la telecamera stereo possiamo anche misurare il numero di animali per metro quadro”.

SONAR e NIRS: strumenti innovativi per lo studio di pesci e mammiferi marini

Uno degli ambiti di ricerca più avveniristici all’Alaska Fisheries Science Center è quello che studia gli otoliti dei pesci per determinarne la specie e addirittura l’età. Utilizzando la Near Infrared Spectroscopy (NIRS) e l’Intelligenza Artificiale per studiare gli otoliti, nel 2019, gli scienziati sono riusciti a stabilire l’età di alcuni esemplari di merluzzo d’Alaska impiegando 30-50 secondi per ognuno, cioè 10 volte più velocemente di quanto farebbe un umano dotato di microscopio.

L’anno successivo, l’analisi NIRS degli otoliti ha permesso di identificare con successo 13 specie di pesci marini provenienti da quattro grandi ecosistemi marini del Paese.

Nel frattempo, dei sonar montati sul fondale marino raccolgono dati acustici continui sugli spostamenti e l’abbondanza dei pesci, aiutando gli scienziati a capire meglio come i cambiamenti delle condizioni ambientali influenzino le popolazioni ittiche. Il monitoraggio acustico passivo permette anche di rilevare le tendenze dei movimenti dei mammiferi marini, il loro comportamento di richiamo e il rumore generato dall’uomo attraverso registrazioni acustiche effettuate tutto l’anno da apparecchiature ormeggiate in 23 siti.

Questi registratori, attivi per quasi un decennio tra il Mare di Bering, Beaufort e Chukchi, sono distribuiti lungo le principali rotte migratorie e le zone di svernamento ed estivazione di molti mammiferi marini artici e subartici e in habitat d’interesse specifico (come quello del beluga di Cook Inlet, a rischio di estinzione), permettendo di studiare i modelli di migrazione e distribuzione delle specie artiche sul lungo periodo, nonché di monitorare le popolazioni e i livelli di rumore antropico nell’area.

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