Spesso considerate solo come elemento decorativo, in realtà le orchidee occupano una posizione di rilevo nell’economia dell’orticoltura, dell’industria farmaceutica e persino dell’industria alimentare. Sebbene molte specie, quasi il 30%, siano minacciate dalla riconversione delle terre e dalla raccolta illegale, solo una piccola parte di queste è
stata inclusa nella Lista rossa IUCN delle specie a rischio. Questo perché le valutazioni richiedono molto tempo, risorse e competenze.
Deep learning al servizio della flora
Un nuovo approccio, grazie a una stima automatizzata sviluppata dai ricercatori sulla biodiversità della Central Germany, potrebbe accelerare le valutazioni per identificare le piante più a rischio e proteggerle dall’estinzione. Tale approccio include l’uso di algoritmi di apprendimento automatico, noto anche come deep learning, che di fatto introduce ulteriori e nuovi elementi, quali il clima, la regione geografica o le specificità delle rispettive specie, a supporto.
Tutto questo ha permesso di identificare le specie minacciate con una precisione dell’84,3% e anche i luoghi dove gli interventi sono più urgenti, come in Madagascar, Africa orientale, Asia sud-orientale e diverse isole oceaniche.
Gli scienziati hanno anche esaminato i casi in cui le valutazioni automatizzate classificavano le specie diversamente dai criteri utilizzati dalla Lista Rossa IUCN con il fine ultimo di raffinare l’accuratezza delle stime. Il modello automatizzato che i ricercatori hanno applicato alla famiglia delle orchidee potrebbe essere applicato ad altre specie vegetali, estendendo così la conservazione a tutta la flora presente sulla Terra.
di Alessandra Battaglioli
