Pesca, piattaforme petrolifere, turbine eoliche offshore, navi cargo. Gli Oceani, si sa, sono sfruttati industrialmente. Eppure, l’intensità dell’attività umana nel mare ha diversi punti ciechi. Il 75% dei pescherecci industriali del mondo non è tracciato pubblicamente, mentre più del 25% delle attività delle imbarcazioni per il trasporto e l'energia non sarebbe presente nei sistemi di monitoraggio pubblici.

A rivelare questi dati – ottenuti grazie a immagini satellitari e algoritmi di machine learning, una branca dell’intelligenza artificiale ‒ è uno studio condotto da Global Fishing Watch e apparso sulla rivista scientifica Nature a inizio gennaio. Una pubblicazione che conferma, ancora una volta, l’importanza dei satelliti e della ricerca nel contrasto alla crisi climatica e all’illegalità.

"In precedenza, questo tipo di monitoraggio satellitare era disponibile solo per coloro che potevano pagarlo. Ora è liberamente disponibile per tutte le nazioni", ha dichiarato David Kroodsma, direttore della ricerca e dell'innovazione di Global Fishing Watch e coautore dello studio. "Questo studio segna l'inizio di una nuova era nella gestione e nella trasparenza degli oceani."

Global Map of Fishing Vessel Activity, 2017-2021 © 2023 Global Fishing Watch

Come satelliti e machine learning ci aiutano a monitorare gli oceani

Per individuare le imbarcazioni e le infrastrutture al largo delle acque costiere dei sei continenti, dove si concentrano più di tre quarti delle attività industriali, i ricercatori hanno analizzato ben 2 milioni di gigabyte di immagini satellitari realizzate nel periodo 2017-2021. "Combinando la tecnologia spaziale con l'apprendimento automatico all'avanguardia, abbiamo mappato l'attività industriale non dichiarata in mare su una scala mai raggiunta prima", ha dichiarato Fernando Paolo, senior machine learning engineer di Global Fishing Watch.

Incrociando i dati GPS con cinque anni di immagini radar e ottiche, gli scienziati sono riusciti così a identificare le imbarcazioni che non hanno trasmesso la propria posizione. Utilizzando l'apprendimento automatico, hanno poi concluso quali di queste imbarcazioni erano probabilmente impegnate in attività di pesca. Ma non solo.

Le immagini hanno permesso di monitorare l’intensità di altri segmenti del traffico navale, come quello destinato al trasporto di combustibili, e la diffusione di infrastrutture offshore, come piattaforme petrolifere e impianti eolici. Aspetti fondamentali rispettivamente per migliorare la stima delle emissioni di gas serra in mare e aiutare a tracciare il degrado marino causato dall’esplorazione petrolifera.

Inoltre, lo studio ha reso possibile evidenziare le modifiche nell'attività umana nei mari. Durante il periodo della pandemia da Covid-19, l'industria della pesca ha infatti registrato una diminuzione globale del 12%, con un declino dell'8% in Cina e del 14% nelle altre regioni del mondo. Mentre l'attività delle imbarcazioni destinate al trasporto e all'energia sarebbe rimasta costante.