Sofia sorride mentre il cameriere si allontana con il nostro ordine. È passata da quella studentessa timida in ultima fila a una ricercatrice sicura di sé, abbronzata dal sole dell’altopiano tibetano. Cinque anni possono cambiare molto una persona.
“Allora,” dico, sistemandomi sulla sedia di questo piccolo caffè nel centro storico, “raccontami tutto di questo progetto. Nelle tue email hai accennato a qualcosa sulla ricostruzione delle immagini, ma voglio i dettagli.”
Sofia si illumina. È sempre stato così: basta menzionare l’argomento giusto e si trasforma.
“Ricorda il progetto di fine corso su cui ero così insicura? Quello sulle reti generative per migliorare la risoluzione delle immagini?” chiede, mentre gira distrattamente il cucchiaino nella tazzina.
“Come potrei dimenticarlo? Eri convinta che non fosse abbastanza innovativo, mentre io continuavo a dirti che avevi trovato un filone interessante.”
“Ecco,” ride, “avrebbe dovuto vedere la mia faccia quando mi sono trovata nell’altopiano tibetano con un veicolo pieno di telecamere e immagini così sfocate che sembravano dipinti impressionisti! Tutto quel potenziale sciupato perché gli animali erano troppo lontani, troppo piccoli o si muovevano troppo velocemente.”
Il cameriere porta i nostri caffè. Sofia aspetta che si allontani e poi estrae il tablet dalla borsa.
“Guardi questa immagine,” dice, passandomi il dispositivo. “È un branco di antilopi tibetane riprese a circa 400 metri di distanza. Può distinguere qualcosa?”
Osservo l’immagine, squittendo per lo sforzo di individuare qualcosa di riconoscibile in quei piccoli punti sfocati.
“Non molto, a dire il vero,” ammetto.
“Esattamente! Ed è qui che è entrato in gioco il mio vecchio progetto.” I suoi occhi brillano mentre scorre il dito sullo schermo. “E ora guardi questa.”
Mi passa di nuovo il tablet. È la stessa scena, ma trasformata: ogni antilope è chiaramente visibile, distinta dalle altre, con dettagli che sembravano completamente assenti nell’immagine originale.
“Sofia, questo è… straordinario. Come ci sei riuscita?”
“Ho ripreso quel vecchio algoritmo GAN che avevamo discusso e l’ho potenziato. Ricorda quando mi diceva che la chiave era insegnare alla rete a ‘immaginare’ i dettagli basandosi su ciò che ‘sa’ degli oggetti?” Sofia prende un sorso di caffè. “Abbiamo addestrato il sistema con migliaia di immagini ad alta risoluzione delle specie target, e ora può ricostruire dettagli che sembrano persi nell’originale.”
“Ma non è tutto,” continua, scorrendo altre immagini. “Il vero problema era identificare gli animali piccoli o parzialmente nascosti. Così abbiamo implementato un modulo di ottimizzazione con meccanismo di attenzione.”
“In italiano, per favore,” scherzo.
Sofia ride. “In pratica, il sistema impara a concentrarsi sulle parti più informative dell’immagine. Come quando lei guardava i nostri compiti e individuava immediatamente gli errori concettuali ignorando quelli di battitura.”
“Un paragone lusinghiero,” sorrido. “E i risultati?”
“Oltre il 93% di precisione nel riconoscimento, anche in condizioni difficili. Guardi questi cervi,” dice, mostrandomi un’altra immagine. “Sono praticamente mimetizzati con l’ambiente, eppure il sistema li ha identificati tutti.”
“Impressionante. E sul campo? Come state utilizzando questa tecnologia?”
Sofia appoggia la tazzina e si sporge in avanti. “Questa è la parte più entusiasmante. Stiamo monitorando vaste aree dei parchi nazionali con percorsi prestabiliti. Il sistema identifica e conta gli animali in tempo reale mentre ci spostiamo. Niente più ore spese a guardare filmati sfocati la sera!”
“Ma sa cosa mi ha sorpreso di più?” aggiunge, con uno sguardo più riflessivo. “Quanto sia meno invasivo questo approccio. Ricorda le nostre discussioni sull’etica della ricerca sul campo?”
Annuisco. Le nostre conversazioni dopo le lezioni spesso sconfinavano in territorio filosofico.
“Ecco, ora possiamo osservare comportamenti completamente naturali. Gli animali non si accorgono nemmeno della nostra presenza a quelle distanze. Abbiamo documentato interazioni sociali che non erano mai state osservate prima.”
“E per il futuro? Dove vi porterà questa tecnologia?”
Sofia si appoggia allo schienale, contemplando la domanda. “Stiamo già lavorando all’integrazione con droni autonomi per le aree inaccessibili ai veicoli. E abbiamo iniziato a sviluppare moduli per l’analisi comportamentale in tempo reale.”
Fa una pausa, giocando con il tovagliolo. “Sa, c’è una cosa che continuo a ripetermi. Qualcosa che lei diceva spesso…”
“Che la tecnologia è solo uno strumento, è come la usiamo che fa la differenza?” suggerisco.
“Esattamente!” Il suo viso si illumina. “Tutti questi algoritmi sofisticati non significherebbero nulla se non stessero contribuendo alla conservazione di queste specie. I nostri dati hanno già aiutato a identificare nuovi pattern di migrazione e a fornire stime più accurate delle popolazioni vulnerabili.”
Il cameriere passa di nuovo, chiedendo se desideriamo altro. Sofia guarda l’orologio e sospira.
“Devo prendere il treno tra un’ora. Torno in laboratorio per preparare la prossima spedizione.” Esita un momento. “Ma sa, c’è un posto libero nel team per la prossima missione sul campo. Tre settimane sull’altopiano tibetano. Sarebbe una consulente perfetto…”
Rido. “Sofia, dormire in una tenda a 4000 metri di altitudine, no grazie!”
“Chi ha parlato di tende? Abbiamo un campo base con tutte le comodità ora. E poi,” aggiunge con un sorriso malizioso, “non era lei quello che diceva sempre che l’apprendimento non ha età?”
Guardo il suo entusiasmo e la passione nei suoi occhi, che bello averla conosciuta. Sofia sorride trionfante mentre paga il conto, nonostante le mie proteste.
(Autore: Paola Peresin)
(Foto: Ors Istvan Mate da Getty Images)
(Articolo e foto di proprietà di Dplay Srl)
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