Diatomee e Intelligenza Artificiale: La Mia Ricetta Segreta per Fiumi Più Sani!

Ciao a tutti! Oggi voglio portarvi con me in un viaggio affascinante, un’avventura che unisce il mondo microscopico delle alghe e la potenza strabiliante dell’intelligenza artificiale. Sembra fantascienza? Forse un po’, ma vi assicuro che è la realtà di come stiamo cercando di capire e proteggere i nostri preziosi fiumi.

Avete mai pensato a come facciamo a sapere se un fiume è in buona salute? Certo, possiamo guardare se l’acqua è limpida o torbida, ma c’è molto di più sotto la superficie. È qui che entrano in gioco le mie piccole eroine: le diatomee.

Chi sono queste diatomee e perché ci importano?

Immaginate dei minuscoli organismi vegetali, delle alghe unicellulari con un elegante guscio di silice, quasi come delle scatolette di vetro finemente decorate. Ecco, queste sono le diatomee. Vivono praticamente in ogni ambiente acquatico e sono fondamentali: sono alla base della catena alimentare e producono una bella fetta dell’ossigeno che respiriamo. Ma la cosa che le rende super interessanti per noi “detective dei fiumi” è che sono incredibilmente sensibili alla qualità dell’acqua in cui vivono. Ogni specie ha le sue preferenze: alcune amano acque pulitissime, altre tollerano un po’ di inquinamento, altre ancora prosperano in condizioni specifiche. Studiando le comunità di diatomee presenti in un tratto di fiume, possiamo ottenere una fotografia dettagliata del suo stato di salute ecologico. È come se ci raccontassero la storia del fiume!

Per anni, abbiamo usato questi “racconti” per calcolare degli indici, come l’Indice Biologico Diatomico (BDI), l’Indice Trofico Diatomico (TDI) e l’Indice Diatomico Generale (GDI). Questi indici ci danno un punteggio sulla qualità dell’acqua, aiutandoci a capire se c’è troppo inquinamento da nutrienti (eutrofizzazione) o altri problemi.

Il “vecchio modo”: preciso ma… un po’ una faticaccia!

Ora, non fraintendetemi: analizzare le diatomee è un metodo super efficace. Però, diciamocelo, è anche un processo lungo e laborioso. Bisogna raccogliere campioni, portarli in laboratorio, preparare vetrini, passare ore al microscopio per identificare e contare centinaia, a volte migliaia, di queste minuscole creature. E poi, calcolare gli indici. Tutto questo richiede tempo, personale specializzato e, ovviamente, ha un costo.

In un mondo che va sempre più veloce e dove le risorse non sono infinite, mi sono chiesto: non ci sarà un modo per rendere tutto questo più snello, più efficiente, senza perdere in accuratezza? Ed è qui che l’intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) sono entrati in scena come una bacchetta magica!

L’IA al servizio dei fiumi: come funziona?

L’idea di base è semplice ma potente: e se potessimo “insegnare” a un computer a prevedere questi indici diatomici basandosi su dati più facili e veloci da raccogliere, come i parametri fisico-chimici dell’acqua? Pensate a temperatura, pH, ossigeno disciolto, conducibilità elettrica, salinità, solidi disciolti totali e clorofilla-a. Questi dati li possiamo misurare con sonde, a volte anche in continuo!

Così, armato di un bel set di dati raccolti per 24 mesi da 5 diverse stazioni lungo il fiume Harşit, in Turchia (un fiume bellissimo che sfocia nel Mar Nero), mi sono messo all’opera. Avevo i dati fisico-chimici e, ovviamente, i valori degli indici BDI, TDI e GDI calcolati nel modo tradizionale. L’obiettivo? Vedere se diversi algoritmi di IA e ML potessero imparare la relazione tra questi due set di informazioni e, quindi, prevedere gli indici diatomici partendo solo dai dati fisico-chimici.

I contendenti: una sfida tra algoritmi

Ho messo alla prova un bel po’ di “cervelloni artificiali”. Tra questi:

• Reti Neurali Artificiali (ANN), in particolare il modello Perceptron Multistrato (MLP)
• Support Vector Machine (SVM)
• Regressione Lineare (LR)
• Regressione con Processo Gaussiano (GPR)
• Alberi Decisionali (Decision Tree)
• E il mio asso nella manica, l’algoritmo di Levenberg-Marquardt (LM), una tecnica di ottimizzazione spesso usata per addestrare le reti neurali.

Per capire quale fosse il migliore, ho usato delle metriche statistiche come il coefficiente di determinazione (R²), che ci dice quanto bene il modello spiega i dati (più vicino a 1 è, meglio è), l’errore quadratico medio (RMSE) e l’errore percentuale assoluto medio (MAPE), che ci dicono quanto sbaglia il modello (più vicini a zero sono, meglio è).

I risultati: chi ha vinto la sfida?

Beh, le cose si sono fatte interessanti! Quando ho confrontato i primi algoritmi di machine learning “puri”:

• Per l’Indice Biologico Diatomico (BDI), la Regressione Lineare (LR) se l’è cavata sorprendentemente bene, mostrando una buona capacità predittiva.
• Per l’Indice Trofico Diatomico (TDI) e l’Indice Diatomico Generale (GDI), le Support Vector Machine (SVM) hanno mostrato i muscoli, risultando le più performanti tra questo primo gruppo.

Ma la vera star dello show, amici miei, è stato l’approccio basato sulle Reti Neurali Artificiali addestrate con l’algoritmo di Levenberg-Marquardt (LM). Questo metodo si è dimostrato un vero campione nel prevedere tutti e tre gli indici (BDI, TDI e GDI) con una precisione davvero notevole!

Per darvi un’idea, per il BDI, l’R² della fase di validazione del modello LM è stato di 0.7691, per il training 0.9620 e per il test 0.8613. Per il TDI, i valori di R² sono stati rispettivamente 0.9273 (validazione), 0.9303 (training) e 0.9199 (test). Risultati molto simili li ho ottenuti anche per il GDI. Questi numeri, tradotti in parole povere, significano che il modello LM ha imparato alla grande la lezione e sa fare previsioni molto, molto accurate!

Ho “costruito” queste reti neurali con una struttura specifica: 8 neuroni nello strato di input (uno per ogni parametro fisico-chimico), un numero variabile di neuroni nello strato nascosto (ad esempio, 9 per il BDI, 6 per il TDI, 5 per il GDI, scelti dopo varie prove per trovare la configurazione ottimale) e 1 neurone nello strato di output (il valore dell’indice diatomico predetto).

Perché tutto questo è così entusiasmante?

Vi starete chiedendo: “Ok, figo, ma a che serve?”. Serve, eccome! Pensateci:

• Risparmio di tempo e denaro: Invece di lunghe e costose analisi al microscopio, potremmo avere una stima affidabile della qualità dell’acqua basata su dati fisico-chimici, molto più rapidi ed economici da ottenere.
• Monitoraggio più frequente: Questo aprirebbe la porta a monitoraggi più frequenti, quasi in tempo reale, permettendoci di cogliere i problemi sul nascere e intervenire prima che la situazione peggiori.
• Decisioni più rapide e informate: Chi gestisce le risorse idriche avrebbe strumenti più agili per prendere decisioni basate su dati solidi, contribuendo a una gestione più sostenibile dei nostri fiumi.
• Un aiuto per la ricerca: Anche per noi ricercatori, avere modelli predittivi così potenti significa poter esplorare più scenari, capire meglio le dinamiche complesse degli ecosistemi fluviali e concentrarci sull’interpretazione dei risultati piuttosto che solo sulla raccolta dati.

Certo, questo non significa che butteremo via i microscopi! L’analisi tradizionale delle diatomee rimane il “gold standard” e fondamentale per calibrare e validare questi modelli di IA. Ma l’intelligenza artificiale si presenta come un alleato potentissimo, capace di amplificare le nostre capacità e rendere il monitoraggio ambientale più efficiente ed efficace.

Cosa ci riserva il futuro?

Questo studio è solo un assaggio di quello che l’IA può fare per l’ambiente. Immagino un futuro in cui potremo integrare ancora più dati, magari da satelliti o da sensori diffusi, e algoritmi ancora più sofisticati. Potremmo testare questi modelli su fiumi diversi, in contesti geografici differenti, per renderli sempre più robusti e universali.

La strada è tracciata, e sono convinto che l’unione tra la profonda conoscenza ecologica, come quella che ci offrono le diatomee, e la potenza di calcolo dell’intelligenza artificiale sia la chiave per affrontare le sfide ambientali del nostro tempo. È un campo in continua evoluzione, e non vedo l’ora di scoprire cosa ci riserveranno le prossime ricerche!

Per me, è stata un’esperienza incredibile vedere come questi algoritmi riescano a “pensare” e a trovare schemi nascosti nei dati, arrivando a conclusioni così vicine a quelle ottenute con metodi tradizionali, ma in una frazione del tempo. È la dimostrazione che, a volte, per vedere il quadro generale, bisogna partire dai dettagli più piccoli, come una diatomea, e poi farsi aiutare da un “cervello” grande quanto un supercomputer!

Fonte: Springer