Il miglior mix per analizzare i Big Data, in particolare foto e video in arrivo da zone colpite da disastri, sarebbe quello di unire intelligenza umana, artificiale e droni. A sostenerlo è uno studio guidato da Stéphane Joost del Politecnico di Losanna il cui metodo è stato applicato con successo per aiutare i soccorsi dopo il ciclone Pam che nel 2015 ha colpito l’isola di Vanuatu e per monitorare la fauna selvatica della Namibia. Guardare migliaia di immagini è un’impresa non da poco, ma utilissima. Questo è uno dei principali problemi dell’analisi dei Big Data, ovvero un’infinità di dati preziosi in arrivo da videocamere, telefoni o computer nel quale è difficile riconoscere le informazioni davvero utili. I ricercatori svizzeri hanno ideato una soluzione di analisi dei dati fotografici ‘ibrida‘, ossia un mix di intelligenza artificiale e umana. Dopo aver raccolto migliaia di foto da droni che hanno sorvolato regioni selvagge della Namibia hanno chiesto alla rete, in particolare ai volontari del progetto www.micromappers.org, di analizzare la metà delle immagini evidenziando i fotogrammi in cui erano presenti animali selvatici. I soli computer, infatti, non riuscivano nell’impresa quasi titanica.
