Apprendimento automatico e addestramento del modello

Pl@ntNet è un’applicazione collaborativa dedicata all’identificazione delle piante, utilizzata da milioni di persone in tutto il mondo. L’intelligenza artificiale (IA), e più precisamente il deep learning, è al cuore del funzionamento di Pl@ntNet.

Il principio del deep learning e delle immagini

Il deep learning è un ramo dell’intelligenza artificiale in cui le “reti neurali” apprendono a riconoscere i pattern nei dati, in questo caso le immagini. Analizzando milioni di foto di piante, un modello informatico può imparare a differenziare le specie in base alle loro caratteristiche visive: forma delle foglie, colore dei fiori, ecc.

Pl@ntNet si basa su milioni di immagini raccolte da utenti ed esperti. Queste foto vengono ordinate, validate e organizzate per addestrare modelli di deep learning. Più immagini e diversità ci sono, più il modello diventa preciso!

I progressi recenti grazie a modelli avanzati

Oggi, Pl@ntNet utilizza una tecnologia all’avanguardia chiamata Vision Transformer (ViT). Questi modelli, come quello derivato da DINOv2, permettono di sfruttare le grandi quantità di immagini disponibili migliorando al contempo il riconoscimento di piante rare o poco fotografate.

Oltre ad essere addestrato su foto fornite dalla comunità, il modello viene valutato su immagini di test molto specifiche. Queste immagini, spesso provenienti da esperti e non accessibili online, servono a garantire che il sistema sia affidabile, anche per piante difficili da identificare.

L’importanza delle sfide e dei test

Pl@ntNet organizza ogni anno la sfida PlantCLEF, un evento in cui ricercatori e ingegneri testano le ultime innovazioni nell’identificazione vegetale. Queste competizioni permettono di confrontare diversi approcci e di migliorare le prestazioni dei modelli. Ad esempio, durante il PlantCLEF2022, una sfida basata su 4 milioni di immagini ha mostrato che le nuove architetture, come le Vision Transformer, superano i vecchi sistemi basati sulle reti neurali convoluzionali.

Internamente, Pl@ntNet esegue anche test rigorosi. Set di immagini “protetti”, selezionati per la loro qualità e rarità, permettono di verificare che il modello riconosca bene specie complesse o sottorappresentate.

Perché tutto questo è importante

Grazie a questi progressi, Pl@ntNet non è solo uno strumento pratico per gli appassionati di botanica. Contribuisce alla preservazione della biodiversità aiutando a documentare le piante su scala globale. Ogni foto condivisa arricchisce il database e rafforza le capacità del modello, creando così un circolo virtuoso per la scienza e la natura.

Con questa tecnologia, tutti possono partecipare a conoscere e proteggere meglio le piante che ci circondano!