Come l’intelligenza artificiale in Nepal previene gli attacchi delle tigri: un approccio basato sulla conoscenza locale.
Pubblicato il da Luigi Salemi - Green
Il 6 gennaio 2004, Bhadai Tharu si ricorda ancora del giorno in cui è stato attaccato da una tigre, che lo ha reso cieco all’occhio sinistro. A distanza di più di due decenni, il 59enne non parla male dell’animale che lo ha aggredito. Ora è il presidente della Gauri Community Forest ai margini del Parco Nazionale di Bardiya, un luogo di grande importanza per i grandi felini in via di estinzione.
La popolazione di tigri in Nepal ha raggiunto un record di 429 individui, con ben 112 di essi presenti solo a Bardiya. Per evitare incontri tra umani e tigri come quello vissuto da Tharu, i ricercatori si sono rivolti a una competenza di sopravvivenza a lungo praticata dalle comunità locali: ascoltare la foresta.
Il progetto pilota, documentato in uno studio recentemente pubblicato, ha testato un sistema alimentato da intelligenza artificiale che “ascolta” i richiami di allarme dei cervi chital e mappa le aree in cui potrebbero essere presenti tigri o leopardi, zone che gli esseri umani dovrebbero evitare.
Prima che i ricercatori arrivassero con sensori e modelli di apprendimento automatico, le comunità indigene di Bardiya avevano già imparato ad ascoltare la foresta. Secondo Tharu, le impronte, gli escrementi e i richiami d’allarme dei cervi, dei langur e delle scimmie rosse possono indicare la presenza di una tigre nelle vicinanze.
Il progetto pilota si è focalizzato su come le specie prede rispondono ai predatori anziché tracciarli direttamente. Utilizzando un modello di tigre, il team ha testato se le specie prede emettono richiami di allarme quando si trovano di fronte a un predatore. I cervi chital, le scimmie rhesus e i langur grigi Tarai hanno costantemente risposto con richiami di allarme durante gli incontri con il modello, suggerendo che tali vocalizzazioni potrebbero fungere da indicatori di rischio da predatori.
Successivamente, il team ha addestrato un modello di intelligenza artificiale leggero a riconoscere i richiami di allarme dei cervi chital su dispositivi di monitoraggio alimentati a energia solare.
Questi boschi sono utilizzati sia dalla fauna selvatica che dalle persone, che raccolgono legna da ardere, raccolgono felci e altri prodotti forestali mentre pascolano il bestiame in aree frequentate anche da tigri, leopardi, elefanti e rinoceronti.
Gli abitanti locali hanno risposto positivamente al progetto e si sono dimostrati entusiasti di vedere questa nuova tecnologia all’opera.
Sebbene i risultati siano stati incoraggianti, il sistema non è stato mai espanso in Nepal a causa della mancanza di personale, finanziamenti e supporto istituzionale necessari per superare la fase di prova.
Il monitoraggio acustico delle aree boschive vicine ai Parchi Nazionali ha dimostrato che la tecnologia potrebbe aiutare a prevenire gli incontri pericolosi tra persone e predatori. La gestione dei conflitti tra uomini e fauna selvatica potrebbe diventare più efficace passando da un approccio reattivo a uno più proattivo grazie a sistemi tecnologici avanzati.
In ogni caso, la tecnologia di intelligenza artificiale non dovrebbe sostituire la conoscenza umana, ma piuttosto integrarla per offrire un supporto più efficace nell’ascolto dell’intelligenza naturale presente da sempre.
Fonti:
– Kershenbaum, A., Markham, A., Root‐Gutteridge, H., Smith, B., Anderson, C., McClaughry, R., … Dassow, A. (2026). An autonomous network of acoustic detectors to map tiger risk by eavesdropping on prey alarm calls. Remote Sensing in Ecology and Conservation, 12(4), 661-672. doi:10.1002/rse2.70061
– Dhakal, B. K., Lamichhane, B. R., Kandel, S., Subedi, N., Low, M., & Silwal, T. (2026). Tigers in the neighborhood: Factors associated with fatal tiger attacks in a human‐dominated landscape, Nepal. Ecology and Evolution, 16(8). doi:10.1002/ece3.74206
– Shrestha, P., Kadariya, R., Subedi, N., Paudel, U., & Bahadur K. C., R. (2025). Claws and consequences: Human–tiger conflict and community responses in Bardiya National Park, Nepal. Frontiers in Conservation Science, 6. doi:10.3389/fcosc.2025.1623056
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