L’intelligenza artificiale per il monitoraggio video e la classificazione dei pesci
Un sistema basato sull’intelligenza artificiale rivoluziona il monitoraggio video sottomarino. Analizza, classifica e stima automaticamente le specie e la biomassa rendendo la ricerca marina più rapida e sostenibile.
Una delle soluzioni tecnologiche più innovative sviluppate dal progetto Vongola riguarda l’uso dell’ intelligenza artificiale per il conteggio e la classificazione automatica dei pesci nei video subacquei acquisiti tramite sistemi BRUVs (Baited Remote Underwater Videos).
Il monitoraggio dei popolamenti ittici, infatti, è un’attività fondamentale per comprendere la biodiversità marina e valutare la salute degli ecosistemi: tuttavia, l’analisi manuale dei video è lunga e complessa.
Un risultato di particolare rilievo è la creazione di una pipeline “training-free”, che sfrutta i più recenti e potenti modelli di intelligenza artificiale per riconoscere le specie ittiche senza la necessità di dataset annotati o di lunghi processi di addestramento. Questo approccio innovativo consente di affrontare le condizioni difficili tipiche degli ambienti subacquei, come scarsa illuminazione e sfondi complessi, aprendo nuove prospettive per il monitoraggio della fauna marina.
Accanto alla ricerca metodologica, il team coordinato dal prof. Concetto Spampinato dell’Università degli studi di Catania ha realizzato anche una piattaforma web interattiva, pensata per biologi marini e ricercatori, che permette di caricare video, visualizzare automaticamente i fotogrammi contenenti organismi marini e aggiungere annotazioni e commenti.
Il lavoro è stato descritto nella pubblicazione Training-free fish species population monitoring in unconstrained underwater videos (2025) e rappresenta un passo avanti significativo verso strumenti di monitoraggio marino intelligenti, efficienti e poco invasivi.
