L'Impronta Nasale Canina: Un Identificativo Biometrico di Precisione in Crescita

Modificato da: Olga Samsonova

La superficie umida del rinario di un cane custodisce un marcatore biometrico di elevata accuratezza: l'impronta nasale. Questo complesso reticolo di creste e solchi sul tartufo è intrinsecamente unico per ogni esemplare canino, fungendo da documento d'identità naturale e inalterabile. Studi scientifici hanno stabilito che queste configurazioni si sviluppano durante la fase embrionale e mantengono la loro stabilità per l'intera esistenza dell'animale, indipendentemente dalla razza o dall'età anagrafica.

Questo principio di unicità, paragonabile alle impronte digitali umane, sta guidando un progresso nel settore della gestione e del benessere animale. L'integrazione di questa tecnologia sta avanzando, con laboratori specializzati che prevedono di incorporare la biometria dell'impronta nasale nei programmi di controllo della popolazione e di assistenza veterinaria entro il 2026. L'applicazione pratica è resa possibile dall'uso combinato di fotocamere ad alta risoluzione e algoritmi di Intelligenza Artificiale (IA), facilitando il ricongiungimento di animali domestici smarriti. Un proprietario può acquisire una fotografia nitida e piattaforme dedicate impiegano algoritmi avanzati di riconoscimento delle immagini per generare un codice biometrico distintivo.

In Corea del Sud, un sistema di identificazione tramite impronta nasale è in fase di sperimentazione per la registrazione nazionale degli animali domestici, con l'obiettivo di sostituire i microchip impiantati, procedura che ha registrato una bassa adesione: solo il 38% dei 6 milioni di animali domestici registrati nel 2020, secondo il Ministero sudcoreano. A livello commerciale, aziende come Petnow, startup accelerata dal programma Samsung C-Lab e fondata da Jesse Joonho Lim, hanno già implementato questa innovazione, registrando oltre 1,2 milioni di animali domestici distribuiti in 15 nazioni entro l'inizio del 2026. Petnow ha sviluppato un'applicazione che utilizza l'IA per identificare i nasi dei cani, con modelli avanzati come DNNetV2 che hanno dimostrato un'accuratezza fino al 99,8% in contesti accademici.

Questa tecnologia si pone come un'alternativa non invasiva rispetto ai microchip, poiché l'accesso all'identificativo avviene tramite la fotocamera di uno smartphone. Il vantaggio principale risiede proprio nella sua natura non invasiva, un fattore critico che incentiva l'adozione rispetto all'impianto del microchip, percepito come laborioso da alcuni proprietari. L'applicazione di Petnow, presentata al CES 2023 di Las Vegas, si concentra automaticamente sul naso, ottimizzando la luminosità per catturare la stampa più dettagliata possibile, mentre un modello di Machine Learning (ML) ad autoapprendimento assicura un incremento continuo di velocità e precisione.

L'unicità del pattern nasale offre una sicurezza superiore rispetto ai chip, che possono smarrirsi o risultare illeggibili, e il suo potenziale si estende ad ambiti più ampi, come la tracciabilità in zootecnia per contrastare l'allevamento illegale o in indagini forensi. Parallelamente, la ricerca si sta orientando verso sistemi di visione artificiale e riconoscimento di pattern per la valutazione del benessere dei cani ospitati nei canili, come sviluppato in alcuni Istituti Zooprofilattici Sperimentali in Italia. L'impronta nasale rappresenta, tuttavia, un passo avanti significativo per la gestione quotidiana, offrendo una soluzione immediata e accessibile a tutti i possessori di smartphone per garantire la sicurezza degli animali domestici.

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Fonti

  • Daily Mail Online

  • Terra

  • News.com.au

  • RTL.nl

  • Cornwall Live

  • Cornwall Live

  • Falmouth Packet

  • Cornwall Live

  • GOV.UK

  • The Smart Snout

  • The Smart Snout

  • Freethink Media

  • Reuters

  • Animal Wellness Academy

  • RSPCA South Australia

  • RSPCA South Australia

  • RSPCA South Australia

  • RSPCA South Australia

  • Dagelijkse Standaard

  • The Times of India

  • Xinhua

  • The Associated Press

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