Una telecamera che pesa poco più di un etto scorre lenta su una rotaia sospesa, dieci metri sopra un pollaio a cielo aperto di 25.000 metri quadri a Cutrofiano, in provincia di Lecce. Sotto, seimila galline che altrove sarebbero già finite al macello razzolano libere, e nessuna di loro sa di essere osservata.
Non è una vera sorveglianza, almeno non nel senso classico: è l’occhio che, secondo Giulio Apollonio e il suo team, dovrebbe imparare a riconoscere una gallina malata prima che lo faccia un allevatore umano, magari mentre porta il mangime o controlla le uova.
Il progetto si chiama BioSentinel, e l’obiettivo non è esattamente una cosa da niente: si tratta di trovare il «paziente zero» di un focolaio in un pollaio (e che pollaio: migliaia di capi) prima che il contagio si allarghi a tutto il gruppo. Non serve un laboratorio per capire perché conviene: meno diffusione della malattia, meno perdite per l’allevatore, meno antibiotici usati per rincorrere un danno già fatto.
E qui la faccenda tocca anche noi, non solo chi alleva: un uso più contenuto di antibiotici negli allevamenti si rifletterebbe sulla resistenza batterica che riguarda pure gli ospedali. Ne avevamo parlato anche a proposito dei maiali resi resistenti alle malattie con l’editing genetico, e nei prossimi anni ne riparleremo ancora, statene certi. Intanto, però, torniamo al nostro allevamento.
Cosa vede davvero la telecamera nel pollaio
L’idea di Apollonio, che con «L’Uovo Perfetto» alleva da anni galline salvate dalla macellazione nutrendole con granaglie biologiche, non punta a un sensore magico che diagnostichi tutto da solo. Punta ai dati, tanti, raccolti a mano, giorno dopo giorno: finora 900 ore di filmati, catalogati per addestrare un modello di visione artificiale a riconoscere segnali fisici precisi.
Quali? Che so, un’andatura a zig-zag invece che dritta, un occhio chiuso o gonfio. Una respirazione diversa da quella del gruppo, una improvvisa tendenza ad isolarsi in un angolo del recinto. Il biotecnologo Alessio Sciumbarruto cura la parte di addestramento, e in futuro si aggiungerà anche una termocamera ad alta definizione per la temperatura corporea. Quando il sistema individua un’anomalia manda un avviso all’allevatore: «vai a guardare quella gallina lì».
Le due malattie che il progetto vuole anticipare sono la salmonella e l’aviaria. Hai detto niente. La prima delle due, se non intercettata in tempo, può costringere ad abbattere l’intero allevamento. Capite come il calcolo economico incontra quello sanitario? BioSentinel non promette di eliminare le malattie, ma di accorciare il tempo tra il primo sintomo visibile e la prima reazione umana, ed è in quel margine di ore che si decide se un problema resta gestibile o diventa un disastro da notiziario.
Un principio non troppo distante da quello di Tidal, la costola di Alphabet che sorveglia i salmoni d’allevamento con telecamere subacquee: cambia l’animale, resta l’idea di vedere il problema prima che diventi un’emergenza.
Chi dovrebbe pagare per la prevenzione
Fa rabbia una circostanza che lo stesso Apollonio racconta con amarezza: le richieste di collaborazione mandate da Biosentinel a istituzioni e centri di ricerca sono rimaste, in gran parte, senza risposta. Le infrastrutture per addestrare modelli di intelligenza artificiale costano, servono GPU potenti, servono mesi di raccolta dati sul campo, e per ora a finanziare tutto questo è un allevamento che vende uova, non un ente di ricerca con un budget dedicato.
Giuro, senza polemica verso nessuno: rincorrere il paziente zero pollaio per pollaio ha più senso se il pollaio di partenza resta quello ad alta densità, dove un batterio si diffonde in poche ore perché migliaia di animali stanno gomito a gomito sotto luce artificiale. Nel pascolo di Cutrofiano le galline vivono all’aperto, in poche migliaia su ettari di terreno, non sono stipate a decine di migliaia in un capannone.
Viene da chiedersi, da profani più che da esperti e senza nulla togliere al lavoro di chi ci sta investendo tempo e soldi propri, se la prevenzione più efficace contro un’epidemia non sia già scritta nello spazio che un animale ha per muoversi e nell’aria che respira, prima ancora che nell’algoritmo che lo osserva attraverso una telecamera.
Quanto ci vuole prima che funzioni davvero una cosa del genere
Orizzonte stimato: dai 3 ai 7 anni per un sistema maturo e replicabile su altri allevamenti: al momento, come avete visto, è un prototipo impiegato in un solo scenario.
Il collo di bottiglia non è l’algoritmo, è il tempo necessario a raccogliere dati sufficienti a riconoscere le anomalie rare (una gallina su seimila) senza falsi allarmi. Servirebbero fondi che per ora non arrivano da nessuna istituzione, e la termocamera annunciata resta, al momento, un’aggiunta futura, non uno strumento già in funzione.
Non è un’obiezione contro la tecnologia. Apollonio stesso parla di estendere il sistema, un giorno, al monitoraggio umano: un problema di salute individuato prima, con lo stesso principio già visto in altri progetti di intelligenza artificiale applicata alla cura, come il «veterinario AI» che analizza le foto degli animali domestici.
Ma rimango convinto, perdonatemi, che il pollaio più facile da sorvegliare sia quello che parte già in condizioni che riducono il rischio, non quello che ha bisogno di un algoritmo sempre acceso per accorgersi che qualcosa non va.
