Quando si legge di Intelligenza Artificiale troppo spesso il pensiero corre veloce alle tante piattaforme digitali che utilizziamo, senza sapere che l’IA è con noi dal Novecento e nelle sue forme più efficaci certamente da una decina d’anni. E’ presente anche in montagna, quando usiamo sistemi Gps e ci sentiamo più tranquilli sapendo che, nel caso avessimo bisogno, possiamo contare su tecnologie innovative a disposizione dei soccorritori e della Rega.
La Svizzera è in prima linea da anni, forte della sua capacità di visione. Facciamo dunque un salto indietro di dieci anni. Correva l’anno 2015, l’Institute of Electrical and Electronics Engineers (www.ieee.org) pubblicava sulla rivista Ieee Robotics and Automation Letters (RA-L) un articolo che ha fatto la storia nell’uso sempre più estensivo dei droni in ambienti complessi, frutto della collaborazione tra Università di Zurigo e Idsia Usi Supsi (Istituto Dalle Molle di studi sull’intelligenza artificiale). Il titolo “A Machine Learning Approach to Visual Perception of Forest Trails for Mobile Robots” (autori: Alessandro Giusti ; Jérôme Guzzi ; Dan C. Cireşan ; Fang-Lin He ; Juan P. Rodríguez ; Flavio Fontana) era la sintesi di uno studio di grande impatto che ha permesso l’evoluzione dei droni contemporanei. Nel 2022 il progetto descritto è stato premiato dal Centro nazionale di competenza nella ricerca robotica, perchè ha portato allo sviluppo di un software in grado di insegnare a un drone a riconoscere e seguire sentieri nei boschi senza l’assistenza di un operatore, capace dunque di affiancare le squadre di soccorso impegnate nella ricerca di dispersi. Pare un compito relativamente semplice e invece si tratta di un’abilità davvero molto particolare, resa possibile dal Machine Learning, la tecnologia focalizzata sull’individuazione delle relazioni e delle regolarità dei dati, per estrarre regolarità che ci permettono di fare previsioni affidabili.
Nel 2015 il gruppo di lavoro aveva centrato la questione, studiare la percezione di sentieri forestali o montani a partire da una singola immagine monoculare acquisita dal punto di vista di un robot (il drone, microveicolo quadricottero) che percorre il sentiero. Fino ad allora, come si legge nell’abstract dell’articolo scientifico, gli studi si erano concentrati sulla segmentazione dei sentieri, una lettura che limitava la possibilità di ricostruire direzione e orientamento. I ricercatori invece decisero di usare una rete neurale per classificare le immagini acquisite, producendo un’accuratezza paragonabile a quella degli esseri umani impegnati nel medesimo compito di classificazione.
Nove anni dopo, nel 2024, l’Isea (Istituto sistemi e elettronica applicata) di Supsi e Paradox Engineering SA presentano il sistema Fly-Discovery, concepito per la localizzazione e il tracciamento di persone e oggetti in vaste aree con l’uso di droni. Le applicazioni di Machine Learning (parte sostanziale dell’IA) e lo sviluppo dei sistemi di telecomunicazioni hanno aggiunto concretezza e utilità all’idea iniziale. La tecnologia Ultra Wide Band oggi disponibile permette di tracciare con accuratezza ambienti esterni e interni. Il progetto Fly-Discovery, finanziato dall’Agenzia Svizzera per la promozione dell’innovazione (Innosuisse), è un sistema completo composto da un drone autonomo e dei relativi tag elettronici che possono essere indossati o integrati in oggetti, come i sensori ambientali. (Gli smart di nuova generazione con funzionalità Uwb, per esempio, sono facilmente localizzabili). Si tratta di caratteristiche che rendono il sistema versatile e molto utile nelle situazioni di emergenza, a sostegno delle squadre di primo intervento o per la localizzazione di persone disperse.
Quante altre applicazioni esistono di Intelligenza Artificiale? Molte, moltissime, dal monitoraggio dei laghi alpini e delle frane, all’uso in agricoltura. La creatività, ovvero l’idea vincente su cui lavorare e studiare, resta umana e lo sarà ancora a lungo.
