video suggerito
video suggerito
12 Luglio 2023
16:40

L’Università di Genova lavora a un’intelligenza artificiale per riprodurre il comportamento animale

L’Università di Genova sta sviluppando un’intelligenza artificiale in grado di riprodurre il comportamento animale, in particolare della fauna acquatica. Lo scopo è comprendere come gli animali riescano a usare le informazioni dell’ambiente acquatico per navigare e sviluppare comportamenti di caccia, difesa o interazione.

polpo | Kodami

L’Università di Genova sta sviluppando un’intelligenza artificiale in grado di riprodurre il comportamento animale, in particolare della fauna acquatica. L’ambizioso progetto ha lo scopo finale di arrivare alla costruzione di sistemi in grado di muoversi sott’acqua imitando alla perfezione il comportamento di alcune specie con il fine, ad esempio, di trovare mine o altri oggetti caduti in mare. Senza dimenticare lo scopo scientifico e didattico, come il tracciamento e lo studio di animali. Un sistema particolarmente prezioso specie in Liguria, sede del Santuario Pelagos, un’area marina transnazionale che ospita un gran numero di cetacei, dalla Balenottera Comune al Capodoglio passando per Delfini e Tursiopi. Gli strumenti di tracciamento sono quindi fondamentali, ne è dimostrazione il drone che Istituto Tethys e Guardia Costiera hanno sperimentato per due anni e che consentirà un’osservazione prolungata, dettagliata e per nulla invasiva.

La ricerca sul machine learning dell’Università di Genova è finanziata dal  Consiglio europeo della ricerca con fondi di due milioni di euro ed è stata affidata al lavoro di Agnese Seminara, ricercatrice rientrata in Italia e creatrice di un’unità all’interno del centro MaLGa (Machine Learning Genoa Center) che, con grazie alla collaborazione delle Università di Harvard e Washington, sta lavorando alla riproduzione del comportamento di animali come polpi e gallinelle di mare. Mentre, tornando sulla terra, si stanno studiano i topi e anche i funghi.

«Cerchiamo di capire come gli animali usano informazioni complesse che vengono dall’ambiente fluido circostante per navigare – commenta Agnese Seminara, curatrice del progetto per l’Università di Genova – come fanno a collezionare queste informazioni in maniera utile per cacciare o scappare da una preda, raggiungere del cibo o un compagno. Per farlo sviluppiamo algoritmi di apprendimento per rinforzo in cui gli agenti esplorano l’ambiente e imparano attraverso l’interazione le azioni da fare. Una volta sviluppati gli algoritmi li paragoniamo con gli animali reali».

Avatar utente
Pietro Zampedroni
Giornalista
Sfondo autopromo
Segui Kodami sui canali social
api url views