L'Intelligent CCTV basato su AI è un sistema di gestione della sicurezza scientifica che utilizza la tecnologia di deep learning per controllare le emergenze con l'analisi delle immagini in tempo reale. Riconoscendo e analizzando i modelli di comportamento anomalo, come intrusioni, urla, vagabondaggi, ecc. viene immediatamente inviata una trasmissione di avviso al sito e consegnata al sistema di controllo, seguendo le risposte all'emergenza.
Inoltre, nel caso di parchi nazionali marini/costieri ad alto rischio di incidenti di sicurezza dovuti a maree e maree, la trasmissione degli orari delle maree viene automaticamente inviata al sito. La TVCC intelligente è stata installata nel 2020 e attualmente è in funzione in 89 luoghi di 15 parchi nazionali.

Per consentire una richiesta automatica e istantanea di valutazione dell'impatto sulla biodiversità, lo strumento BiA è stato sviluppato per facilitare i servizi di richiesta per i pianificatori territoriali e altre parti interessate tramite la piattaforma Azure. Lo strumento BiA funziona sovrapponendo il sito o la regione oggetto della richiesta (o i progetti edilizi esistenti) con più livelli geografici, tra cui la distribuzione delle specie e l'area protetta, per verificare se il sito o la regione si trova entro una certa distanza (ad esempio, 3 km, 5 km) dall'habitat di specie minacciate e/o dalle aree protette e se può causare un impatto su di esse. I rapporti di valutazione illustrano i rischi ecologici e ambientali dei progetti di costruzione per i responsabili delle decisioni e si spera che li incoraggino a prendere in considerazione la biodiversità.

Breve cronologia dello strumento BiA:

• aprile-giugno 2020: formazione del team, comunicazione dei requisiti, piano di sviluppo del sistema
• luglio-settembre 2020: sviluppo dello strumento
• ottobre 2020: test di prova, applicazione e diffusione
• (in preparazione) Apr-Set 2022: aggiornamento del sistema

Durante le campagne di osservazione della natura, i cittadini scienziati sono invitati a osservare e registrare tempestivamente la fauna selvatica, il che non solo rafforza il legame tra cittadini e natura, ma serve anche come promettente fonte di dati sulla distribuzione delle specie. I dati sulla distribuzione delle specie raccolti dai cittadini scienziati tramite questionario online confluiscono automaticamente nel database della piattaforma di visualizzazione (dopo la pulizia dei dati e il controllo periodico manuale) e si trasformano in grafici e mappe (di due tipi: spaziali, spaziali e temporali) intuitivi e attraenti tramite Power BI. La piattaforma, con versione web e mobile, fornisce un feedback in tempo reale agli sforzi di osservazione della natura dei cittadini scienziati, aumentando il loro senso di realizzazione e motivando la loro futura partecipazione alle attività di osservazione della natura. Inoltre, poiché la piattaforma integra diverse campagne di osservazione della natura con collegamenti ad articoli web su analisi specifiche di ciascuna campagna, offre un'ampia gamma di conoscenze sulla biodiversità e consente ai cittadini di "osservare la natura virtualmente" per conoscere la fauna selvatica in altre regioni.

Breve cronologia della piattaforma:

• gennaio-febbraio 2021: formazione del team, analisi delle analisi, elaborazione del progetto
• Mar-Giu 2021: sviluppo del database e della piattaforma
• luglio-agosto 2021: test di prova
• Settembre 2021: avvio e promozione

Per accelerare i flussi di dati delle trappole fotografiche, si sta sviluppando un sistema di gestione dei dati online con strumenti basati su app e riconoscimento delle immagini da parte dell'intelligenza artificiale, con il supporto di partner tecnici:

• Applicazione assistente per il monitoraggio delle trappole fotografiche a livello comunitario: l'applicazione consente agli osservatori locali di registrare automaticamente l'ora e la posizione GPS dell'installazione/prelievo delle trappole fotografiche, risparmiando l'oneroso processo di raccolta dei dati da parte degli osservatori locali e l'inserimento manuale dei dati. (progetto: Giugno 2019, sviluppo: Ottobre 2019-Feb 2020, prova e utilizzo: Mar-Ott 2020)
• Modelli di riconoscimento delle immagini AI: I modelli di intelligenza artificiale aiutano a rilevare gli animali e a identificare le specie nelle foto delle trappole fotografiche, riducendo notevolmente il numero di foto che richiedono l'identificazione umana e migliorando l'efficienza dell'elaborazione dei dati.
  • Una serie di modelli AI è stata addestrata e/o testata con partner tecnici, tra cui il modello PU & PKU ResNet18 (2018), MegaDetector (solo test, 2020), il modello MindSpore YOLOv3 (2021).
• Piattaforma di gestione dei dati online: le informazioni sulle trappole con telecamera raccolte tramite l'app e le foto vengono caricate in un database strutturato su cloud. La piattaforma di gestione dei dati non solo supporta l'identificazione delle specie tramite l'IA e l'uomo, ma consente anche la ricerca globale dei dati e la stesura di rapporti statistici. (progetto: aprile-agosto 2021, sviluppo: settembre 2021-giugno 2022, prova e utilizzo: luglio 2022)

La formazione del personale è importante per garantire un'implementazione efficace e il successo a lungo termine della soluzione. Date priorità alla formazione durante la fase di progettazione e di implementazione, nonché dopo l'implementazione, per garantire l'uso continuo della soluzione.

ArcGIS Online fornisce un quadro sicuro e flessibile per la distribuzione di applicazioni utili e per l'integrazione di altre tecnologie di conservazione, al fine di supportare in modo olistico i flussi di lavoro relativi a ciascuna iniziativa attuata da un'area protetta. La base di tutti i flussi di lavoro comprende strumenti per la raccolta dei dati, come i moduli di indagine mobili (Survey123), la visualizzazione dei dati (cruscotti o applicazioni web), le analisi e i rapporti. Inoltre, l'Atlante vivente del mondo di ArcGIS vi dà accesso alla più importante raccolta di informazioni geografiche di tutto il mondo per supportare i vostri flussi di lavoro, comprese le più recenti immagini satellitari e prodotti come la perdita di foreste.

Esistono diversi flussi di lavoro preconfigurati per iniziative che possono essere disimballate e implementate immediatamente. Queste iniziative includono:

• Monitoraggio delle attività illegali.
• Monitorare la fauna selvatica.
• Mitigare i conflitti con la fauna selvatica.
• Manutenzione dell'infrastruttura del parco.

I flussi di lavoro sono configurabili e consentono agli utenti di personalizzarli in base alle proprie esigenze. In alternativa, le organizzazioni hanno accesso a tutti gli elementi necessari per sviluppare flussi di lavoro completamente nuovi per le proprie iniziative, ad esempio per le iniziative di sensibilizzazione della comunità o di partecipazione pubblica.

Per impegnare i team di ricerca-pratica nel Laboratorio Heritage Place su base volontaria, era necessario stabilire la produzione di risultati tangibili che sarebbero stati utili per gli individui, le istituzioni e i luoghi del patrimonio. L'Heritage Place Lab ha proposto di sviluppare e pubblicare le agende di ricerca risultanti dal processo, la pubblicazione di un numero speciale sul Journal of Cultural Heritage Management and Sustainable Development (Emerald), un passo importante per gli accademici, e la produzione di soluzioni Natura-Cultura da pubblicare su PANORAMA.

L'Heritage Place Lab ha testato i concetti e gli strumenti sviluppati nell'ambito del WHL o in collaborazione con esso, tra cui il Knowledge Framework for Managing World Heritage, l'Enhancing Our Heritage Toolkit 2.0 (EOH 2.0) e il database di casi di studio di PANORAMA Nature-Culture Community (https://panorama.solutions/en/portal/nature-culture). Al fine di sviluppare le agende di ricerca delle proprietà del Patrimonio Mondiale guidate dalla pratica, l'Heritage Place Lab ha proposto che ogni Research-Practice Team lavorasse su incarichi tra un workshop e l'altro che sono stati successivamente presentati. La sequenza degli incarichi è stata concepita per alimentare la produzione di agende di ricerca per ciascuna proprietà del Patrimonio Mondiale, utilizzando gli strumenti 1, 2 e 4 del Toolkit EOH 2.0 che mira a valutare l'efficacia della gestione. I team hanno valutato la comprensione condivisa dei valori e degli attributi, delle modalità di governance e dei fattori che influenzano i luoghi del patrimonio, che hanno permesso di identificare i problemi di gestione e le priorità di ricerca.

L'Heritage Place Lab ha funzionato come incubatore di programmi di ricerca guidati dalla pratica per 8 proprietà del Patrimonio Mondiale, promuovendo canali per la ricerca che hanno un impatto sulla gestione dei siti e per la gestione dei siti che influenzano la ricerca attraverso l'implementazione di 6 workshop online di 3 sessioni di 3 ore ciascuna tenutesi nell'arco di 7 mesi. Durante questi workshop, le questioni relative alla gestione dei siti sono state esplorate in modo collaborativo, consentendo ai ricercatori di testare teorie e metodologie con i gestori dei siti che lavorano sul campo. I ricercatori hanno avuto accesso alle proprietà del Patrimonio mondiale e hanno acquisito una comprensione approfondita delle esigenze locali. I gestori dei siti hanno acquisito familiarità con i metodi di ricerca e hanno co-prodotto programmi di ricerca per i loro luoghi Patrimonio dell'Umanità. Oltre 30 relatori ospiti di diversa estrazione, tra cui ricercatori, operatori, funzionari ed esperti internazionali, hanno fornito contributi su argomenti specifici sviluppati in ogni workshop. I facilitatori hanno fornito spunti di riflessione e feedback ai gruppi di lavoro sullo sviluppo di incarichi che hanno portato alla produzione di agende di ricerca.

Una volta creati gli stagni, sono state effettuate visite guidate ai membri del Nevada Department of Wildlife e dello US Fish and Wildlife Service, agenzie partner statali e federali responsabili delle autorizzazioni.

Pesci rossi di Pahrump catturati e trasportati via camion in pozzetti aerati e isolati da un refugium molto più grande situato a Spring Valley, in Nevada.