Nella conservazione della fauna africana, dove ogni strumento di monitoraggio può fare la differenza tra la sopravvivenza e l'estinzione di una specie, i ricercatori hanno appena scoperto che stavamo ascoltando i leoni in modo incompleto. Un team internazionale guidato dall'Università di Exeter ha identificato l'esistenza di un secondo tipo di ruggito nei leoni africani, finora mai riconosciuto dalla comunità scientifica, e ha sviluppato un sistema basato sull'intelligenza artificiale capace di distinguere queste vocalizzazioni con una precisione del 95,4%. La scoperta, pubblicata sulla rivista Ecology and Evolution, potrebbe rivoluzionare le tecniche di censimento e tracciamento di questi grandi felini, la cui popolazione continua a diminuire in modo allarmante.
Accanto al classico ruggito "a gola piena" che tutti conosciamo, esiste infatti un "ruggito intermedio" che i leoni utilizzano regolarmente nelle loro sequenze vocali. Questa distinzione era sfuggita agli studiosi per decenni, nonostante le vocalizzazioni dei leoni siano state oggetto di numerose ricerche. La rivelazione non è solo una curiosità etologica: ogni ruggito rappresenta una firma acustica unica per ciascun individuo, paragonabile a un'impronta digitale sonora che permette di identificare e contare gli esemplari sul campo.
La metodologia sviluppata dal gruppo di ricerca si basa sull'apprendimento automatico applicato all'analisi bioacustica. Tradizionalmente, l'identificazione dei singoli leoni attraverso le loro vocalizzazioni dipendeva pesantemente dal giudizio soggettivo degli esperti, con conseguente variabilità nei risultati e possibili distorsioni interpretative. Il nuovo sistema elimina gran parte di questa componente soggettiva, standardizzando il processo di riconoscimento e rendendolo riproducibile su larga scala.
Jonathan Growcott, primo autore dello studio presso l'Università di Exeter, sottolinea come fino ad oggi l'identificazione di questi ruggiti si sia affidata principalmente al giudizio esperto, introducendo potenziali bias umani. L'approccio basato sull'intelligenza artificiale promette un monitoraggio più accurato e oggettivo, cruciale per i conservazionisti impegnati nella protezione di popolazioni leonine in costante declino. Secondo le stime dell'Unione Internazionale per la Conservazione della Natura, che classifica i leoni come specie vulnerabile all'estinzione, in Africa sopravvivono oggi solo tra 20.000 e 25.000 leoni selvatici, una cifra dimezzata negli ultimi venticinque anni.
La scoperta del ruggito intermediario riscrive la comprensione delle sequenze vocali leonine, che si rivelano più complesse di quanto ipotizzato. Questo schema trova paralleli in ricerche recenti su altri grandi carnivori africani, come le iene maculate, confermando il crescente valore delle tecniche bioacustiche nelle scienze ecologiche. Il monitoraggio acustico passivo offre vantaggi significativi rispetto ai metodi convenzionali come il rilevamento delle impronte o le fototrappole: è meno invasivo, più economico su vasta scala e può operare continuativamente senza presenza umana.
Il progetto rappresenta uno sforzo collaborativo che coinvolge istituzioni di tre continenti: oltre all'Università di Exeter, hanno partecipato la Wildlife Conservation Unit dell'Università di Oxford, Lion Landscapes, la Frankfurt Zoological Society, il TAWIRI (Tanzania Wildlife Institute for Research) e la TANAPA (Tanzania National Parks Authority). Informatici specializzati in intelligenza artificiale delle università di Exeter e Oxford hanno contribuito allo sviluppo degli algoritmi di classificazione. I finanziamenti sono stati forniti dal Lion Recovery Fund, WWF Germania, Darwin Initiative e dal Centro di Dottorato in Intelligenza Ambientale dell'UKRI.
