In certi armadi della scienza ci sono foglie secche, fiori schiacciati, funghi conservati, etichette scritte a mano e campioni raccolti quando il mondo aveva ancora molte zone bianche sulle mappe. Per decenni sono rimasti lì: preziosi, consultabili da pochi, spesso raggiungibili solo attraversando corridoi, archivi, permessi, viaggi, fondi che mancano sempre. Adesso quelle collezioni stanno entrando in rete. E l’intelligenza artificiale, usata con criterio, può trasformarle in qualcosa di molto più vivo di un museo della natura perduta.
Il nuovo rapporto State of the World’s Plants and Fungi 2026 dei Royal Botanic Gardens, Kew, parla proprio di questo: una “rivoluzione digitale della biodiversità”, costruita con il contributo di oltre 400 esperti, più di 170 istituzioni e 40 Paesi. Il tema è semplice solo in apparenza: usare digitalizzazione, modelli matematici, dati genetici e AI per capire quali piante e funghi esistono, dove si trovano, quanto sono minacciati e quali rischiano di sparire prima ancora di ricevere un nome.
La corsa contro l’estinzione
Piante e funghi reggono una parte enorme della nostra vita quotidiana: cibo, farmaci, suoli, carbonio immagazzinato, clima regolato, ecosistemi che continuano a funzionare senza chiedere applausi. Eppure li conosciamo ancora in modo incompleto. Secondo il rapporto, 29.748 specie di piante e 411 specie di funghi risultano già minacciate di estinzione, mentre solo il 18% delle piante note e appena lo 0,6% dei funghi conosciuti sono stati valutati per il rischio di scomparsa. Il resto resta in una zona grigia enorme, quella in cui una specie può essere rara, poco studiata, già in crisi o semplicemente invisibile ai nostri strumenti.
Il problema si allarga ancora di più se si guarda a ciò che manca. Oltre 100mila specie vegetali e più di 2 milioni di specie fungine sarebbero ancora sconosciute alla scienza. Dei funghi, in particolare, è stata descritta meno del 10% della diversità stimata. Ogni anno vengono nominate nuove specie, certo: nel 2024 e nel 2025 sono state descritte più di 4.600 piante e 7.800 funghi. Sembra tantissimo. Poi arriva il dettaglio che rimette tutto in scala: la palma fantasma del Borneo, Plectocomiopsis hantu, è stata descritta 92 anni dopo la prima raccolta. Quasi un secolo per dare un nome a qualcosa che era già lì.
I modelli di intelligenza artificiale possono imparare a riconoscere gruppi difficili, come carici e sfagni, piante in cui le differenze si giocano su dettagli microscopici. Possono aiutare i tassonomi a individuare prima gli esemplari strani, quelli vulnerabili, quelli forse nuovi per la scienza. In Costa Rica, l’incrocio tra registri pubblicati e collezioni digitalizzate ha aumentato di quasi il 20% la diversità fungina conosciuta del Paese. Nel bacino del Congo, immagini inviate da smartphone a Kew hanno contribuito a segnalare una possibile nuova specie del genere Sabicea, poi da studiare con campioni fisici e materiali digitalizzati.
Gli erbari escono dagli armadi
Kew ha completato la digitalizzazione dei suoi 7,4 milioni di campioni di erbario e fungario, compresi esemplari storici raccolti anche da Charles Darwin. Al picco del lavoro, il progetto produceva circa 20mila immagini ad alta risoluzione al giorno. Il risultato è un archivio gratuito consultabile online, utile a ricercatori, conservazionisti e decisori pubblici in ogni parte del mondo. Sembra una cosa tecnica. In realtà cambia il modo in cui si studia la biodiversità: un campione chiuso in un cassetto a Londra diventa visibile anche a chi lavora in Madagascar, in Brasile, in Nigeria, in India.
La distanza conta, eccome. Il rapporto ricorda che oggi meno del 16% dei campioni conservati negli erbari del mondo è stato fotografato e reso disponibile online. Questo lascia “punti ciechi” enormi nelle mappe della biodiversità. E quei punti ciechi pesano soprattutto nel Sud globale, dove molte collezioni restano poco connesse ai grandi database internazionali. In Honduras, i registri digitalizzati hanno mostrato che circa un terzo delle specie presenti nelle aree protette mancava dai piani di gestione. In Madagascar, il progetto Today’s Flora for Tomorrow ha digitalizzato 37mila campioni, rendendo più accessibili informazioni raccolte in secoli di esplorazioni e lavoro botanico.
Dentro questa storia c’è anche una correzione storica, meno appariscente dei numeri e forse più scomoda. Per secoli, molti campioni raccolti in Paesi ricchissimi di biodiversità sono finiti lontano dal luogo d’origine. Ora qualcosa si muove: la distanza media tra il punto in cui un olotipo viene raccolto e l’erbario in cui viene conservato è diminuita del 70%, passando da quasi 9mila chilometri all’inizio dell’Ottocento a 2.654 chilometri all’inizio del XXI secolo. Un olotipo è il campione di riferimento usato per descrivere formalmente una nuova specie. Tenerlo più vicino al territorio da cui proviene significa anche spostare un po’ di potere scientifico, credito e capacità di ricerca.
I fiori hanno già cambiato calendario
La digitalizzazione serve anche a leggere il cambiamento climatico dentro campioni raccolti molto prima che la crisi climatica diventasse una parola da conferenza. Uno studio globale citato nel rapporto ha usato un modello di AI addestrato a riconoscere i fiori in 8 milioni di campioni digitalizzati. Il risultato è netto: nell’ultimo secolo la fioritura si è spostata in media di 2,5 giorni per decennio. Una variazione piccola solo sulla carta. In natura, pochi giorni possono separare un fiore aperto da un insetto impollinatore che arriva troppo presto o troppo tardi.
Il cambiamento, però, procede a scatti, con direzioni diverse. In alcune aree i fiori arrivano prima, in altre più tardi. A pesare ci sono temperature più alte, stagioni calde più lunghe, piogge che cambiano ritmo. Nelle Western Ghats, una catena montuosa dell’India occidentale ricchissima di biodiversità, il kindal, Terminalia paniculata, un albero importante anche per il legname, ha perso una parte della sua fioritura sincronizzata: dal 79% negli anni Cinquanta al 47% negli anni Novanta. Per un ecosistema che si regge su incastri antichi tra piante, insetti e altri animali, questa è una crepa vera.
Accanto ai dati globali ci sono anche specie concrete, nomi nuovi che sembrano usciti da un catalogo alieno e invece vengono da boschi, muschi, rami morti, montagne. Tra le nuove specie segnalate negli ultimi anni ci sono Pisolithus madagascariensis, un fungo gasteroide endemico del Madagascar; Russula neopascua, raccolta nelle Montagne Rocciose tra Colorado e Montana; e Fomitopsis solaris, piccolo fungo bianco trovato su legno morto di salice nel Regno Unito, poi riconosciuto come specie distinta grazie all’analisi del DNA. La biodiversità spesso ha questa faccia qui: minuta, laterale, facilissima da calpestare.
Il tesoro nascosto dei funghi
La parte sui funghi è forse la più affascinante, anche perché siamo abituati a pensarli come contorno di un bosco o ingrediente nel piatto, mentre fanno molto di più. Dalla penicillina alle statine, molecole fondamentali per la medicina sono arrivate proprio dai funghi. Ora i ricercatori riescono a ottenere genomi di alta qualità da campioni molto antichi, alcuni vecchi fino a 180 anni. È come aprire un archivio biologico congelato nel tempo: dentro quei campioni possono esserci informazioni utili per nuovi farmaci, per proteggere le colture, per prevedere malattie emergenti.
Kew e altri partner britannici stanno lavorando anche a una grande libreria genomica dei funghi, con l’obiettivo di sequenziare migliaia di specie, comprese specie rare, estinte in natura o mai studiate attraverso il DNA. Il motivo è pratico: i funghi sono organismi opportunisti, capaci di reagire rapidamente alle condizioni ambientali. Con stagioni calde più lunghe e aree temperate più umide, alcuni patogeni possono trovare nuovi spazi. Qui la ricerca serve a non arrivare sempre dopo, con il microscopio in mano e il problema già in casa.
Naturalmente, l’AI non entra in questa storia con l’aureola. Il rapporto avverte che digitalizzazione e intelligenza artificiale possono amplificare errori, distorsioni e disuguaglianze se i dati di partenza restano parziali, sbilanciati, raccolti soprattutto in certe aree del mondo e quasi assenti in altre. Serve formazione, servono standard comuni, servono investimenti nelle collezioni sottofinanziate. Serve anche guardare al peso materiale della tecnologia: data center, energia, acqua, reti elettriche sotto pressione. Secondo l’International Energy Agency, i data center hanno assorbito circa l’1,5% dell’elettricità mondiale nel 2024, pari a 415 TWh, e potrebbero arrivare a circa 945 TWh entro il 2030.
Altre stime, come quelle dell’International Data Center Authority, indicano quote molto più alte in alcuni Paesi: negli Stati Uniti i data center arriverebbero al 6% dell’elettricità nazionale, nel Regno Unito al 5,8%, in Germania al 9,5%. Numeri da maneggiare con prudenza, perché dipendono da metodi e perimetri diversi, però dicono una cosa chiara: l’AI “per salvare la natura” ha senso solo se il suo costo energetico viene guardato in faccia.
La buona notizia sta nel fatto che qui l’intelligenza artificiale non viene venduta come bacchetta magica. Viene trattata per quello che dovrebbe essere: uno strumento. Può aiutare a leggere milioni di campioni, a trovare specie dimenticate, a capire quali ecosistemi stanno cambiando più in fretta, a rendere accessibili collezioni rimaste chiuse troppo a lungo. Poi restano le scelte vere: proteggere habitat, finanziare ricerca, condividere dati senza saccheggiare competenze, ridurre il peso ambientale delle infrastrutture digitali. Un fiore secco su un foglio può ancora dire qualcosa. Basta smettere di tenerlo chiuso in un cassetto.
Fonte: State of the World’s Plants and Fungi
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Ilaria Rosella Pagliaro
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