Come funziona il modello di identificazione
Il modello di identificazione di Pl@ntNet è progettato per aiutare gli utenti a identificare le piante da immagini. Si basa su una combinazione di intelligenza artificiale (IA) e contributi umani per ottenere i migliori risultati possibili. Ecco come funziona:
1. Scattare foto
L’utente scatta una o più immagini della pianta che desidera identificare. Queste immagini illustrano idealmente diverse parti della pianta come foglie, fiori, frutti e corteccia. Più le immagini sono nitide e varie, maggiori saranno le probabilità che il modello effettui un’identificazione precisa.
2. Analisi iniziale tramite IA
L’intelligenza artificiale di Pl@ntNet si basa su modelli di riconoscimento delle immagini in grado di confrontare le foto inviate dagli utenti con un’ampia banca dati di specie vegetali. Inizialmente, Pl@ntNet utilizzava reti neurali convoluzionali (CNN), un metodo classico di apprendimento profondo particolarmente efficace per elaborare le immagini. Le CNN analizzano le immagini estraendo importanti caratteristiche visive, come la forma delle foglie, il colore dei fiori o la consistenza dei gambi. Queste caratteristiche vengono poi utilizzate per proporre specie simili.
Tuttavia, le CNN presentano alcune limitazioni e Pl@ntNet ha compiuto un grande salto tecnologico adottando i Vision Transformer (ViT). A differenza delle CNN, che elaborano le immagini localizzando e analizzando le parti dell’immagine a partire da piccole finestre, i Vision Transformer elaborano l’immagine nel suo insieme utilizzando un approccio basato sull’attenzione, un metodo ispirato ai modelli utilizzati nell’elaborazione del linguaggio naturale.
I Vision Transformer sono particolarmente adatti per analizzare immagini complesse e dettagli fini di piante, come la forma precisa delle foglie o la configurazione dei fiori. Questo approccio consente al modello di essere più preciso e robusto, soprattutto quando si tratta di identificare specie vegetali che condividono caratteristiche simili ma differiscono per dettagli sottili. I Vision Transformer rappresentano quindi un importante passo avanti nella precisione e nell’affidabilità delle identificazioni effettuate dall’IA di Pl@ntNet.
Grazie a questa evoluzione, il modello di IA è diventato più performante e in grado di elaborare immagini più complesse con maggiore precisione. Questo permette a Pl@ntNet di proporre identificazioni di piante ancora più affidabili, anche per specie difficili da distinguere visivamente.
3. Validazione comunitaria
Tuttavia, l’IA da sola non è sufficiente e la partecipazione della comunità Pl@ntNet alla validazione delle identificazioni automatiche è indispensabile. Gli utenti possono esaminare le proposte effettuate dall’IA e convalidare o correggere le identificazioni. Se più utenti confermano un’identificazione, questa diventa più affidabile.
4. Miglioramento continuo del modello
Ogni volta che un utente convalida un’identificazione o corregge un errore, queste informazioni vengono utilizzate per migliorare il modello di IA. In altre parole, l’IA impara dai suoi errori grazie ai contributi umani, il che consente di aumentare la precisione delle future identificazioni.
5. Utilizzo dei repertori tassonomici
Il modello di identificazione utilizza repertori tassonomici per verificare che il nome di una pianta sia effettivamente valido. Questi repertori contengono informazioni affidabili sulle specie e aiutano a evitare errori nelle identificazioni.
6. Affidabilità dell’identificazione
Il modello calcola anche un punteggio di confidenza per ogni identificazione. Questo punteggio riflette quanto l’IA è sicura della sua identificazione. Più alto è il punteggio, più affidabile è l’identificazione. Se l’identificazione non raggiunge una certa soglia di confidenza, probabilmente verrà rifiutata o richiederà una revisione aggiuntiva.
7. Contributo al database
Quando l’identificazione viene convalidata, viene aggiunta al database di Pl@ntNet. Questi dati vengono poi utilizzati per arricchire la piattaforma e contribuire alla ricerca scientifica sulla biodiversità.
8. Interazione con altri utenti
Oltre all’identificazione automatica, Pl@ntNet permette agli utenti di votare per convalidare o rifiutare le proposte di identificazione effettuate da altri. Questo crea un processo collaborativo che migliora costantemente la qualità delle identificazioni.
In sintesi
Il modello di identificazione di Pl@ntNet funziona grazie a una combinazione di intelligenza artificiale, revisioni comunitarie e repertori tassonomici. Ogni osservazione viene prima analizzata dall’IA, poi convalidata o corretta dalla comunità. L’IA impara da queste interazioni per diventare più precisa nel tempo, creando così un sistema collaborativo ed evolutivo per l’identificazione delle piante.