La startup svedese Flox Intelligence sta distribuendo dispositivi dotati di AI per allontanare la fauna selvatica da binari, piste e strade. Il sistema usa una telecamera per identificare le specie animali e riprodurre suoni adatti alla situazione. Secondo la fondatrice Sara Nozkova, circa 150 dispositivi sono già operativi in Nord America, Europa e Australia. Nell’ottobre 2026, alla competizione per startup «Startup Battlefield 200» di TechCrunch Disrupt, a San Francisco, l’azienda è stata scelta tra le finaliste.
Lo scontro tra animali e infrastrutture di trasporto, in cifre
Le collisioni tra fauna selvatica e infrastrutture di trasporto sono tutt’altro che rare. Secondo le stime della Federal Aviation Administration (FAA), tra il 1990 e il 2025 i danni causati dagli impatti con animali nell’aviazione civile statunitense sono stati in media di circa 272 milioni di dollari l’anno. La compagnia ferroviaria francese SNCF afferma che ogni anno più di 8.000 treni subiscono ripercussioni per la presenza di animali sui binari, una delle cinque principali cause di ritardo. Nella sola Bretagna, nel 2023, gli animali hanno urtato 120 treni, compromettendo la circolazione di 660 convogli e causando ritardi per oltre 15.000 minuti complessivi.
È significativo anche l’episodio che ha spinto Nozkova a interessarsi al problema. Quando aveva 8 anni, un treno diretto a Mumbai si fermò con un boato e impiegò circa otto ore a ripartire. Su un ramo a lato dei binari era rimasta impigliata la coda di un bisonte selvatico. Nozkova pensava fosse un fenomeno tipico delle campagne indiane, ma in seguito scoprì che accade in tutto il mondo.
Sirene, luci, recinzioni, rapaci e perfino l’abbattimento degli animali: le misure adottate finora si sono basate soprattutto sull’idea di «infastidirli» per tenerli lontani. Nozkova ritiene che «la risposta non sia fare più rumore» proprio perché questo approccio ha dei limiti.
Non più rumore, ma interventi calibrati sugli animali
Il dispositivo di Flox si attiva quando un sensore di movimento rileva un’attività. Poi entra in funzione la telecamera e il modello di AI installato sul dispositivo identifica la specie animale nelle vicinanze. A quel punto il sistema riproduce un suono adatto a quella specie per allontanarla.
L’aspetto fondamentale è non riprodurre sempre lo stesso suono: gli animali si abituano agli stimoli ripetuti. Per questo, spiega Nozkova, il dispositivo apprende dall’esperienza sul campo e modifica i propri schemi di risposta. Come i piccioni sotto i lampioni, che smettono di scansare le persone, l’assuefazione è il principale punto debole delle misure basate sull’intimidazione.
Un altro aspetto da non trascurare è che si tratta di «edge AI»: l’elaborazione avviene sul dispositivo sul posto, non nel cloud. I dispositivi sono destinati anche a luoghi con collegamenti instabili, come i tratti lungo i binari, i terreni agricoli e i parchi nazionali. Poter decidere e agire sul posto senza inviare le immagini altrove è una scelta progettuale adatta alle condizioni operative all’aperto.
I «punti ciechi» della guida autonoma osservati da Nozkova
Nozkova ha lavorato per 13 anni nei settori dei trasporti e della guida autonoma. In quel periodo ha capito quanto le macchine siano efficaci in ambienti organizzati dagli esseri umani, ma vadano in difficoltà quando entra in gioco la natura. Città, linee di produzione e magazzini hanno forme definite e oggetti noti; la natura, invece, è complessa e in continuo movimento.
In seguito è entrata nel laboratorio di AI del KTH Royal Institute of Technology di Stoccolma, dove ha avviato una ricerca su sistemi capaci di adattare le proprie risposte al comportamento e alla specie degli animali. Nel 2020 il progetto è diventato Flox Intelligence, uno spin-off del KTH.
Applicazioni che vanno oltre le infrastrutture di trasporto
Secondo l’azienda, circa 150 dispositivi sono in funzione nei pressi di aeroporti, lungo strade e ferrovie, nei parchi nazionali, su terreni agricoli, in aree urbane, miniere e sottostazioni elettriche, oltre che presso altre infrastrutture critiche. Lungo ferrovie e strade, i principali punti di installazione sono le estremità delle recinzioni e i passaggi a livello, dove si incrociano con i percorsi della fauna selvatica. I dispositivi funzionano a batteria e possono essere fissati a pali o alberi.
Il software è un altro pilastro dell’offerta. Permette di verificare dove sono installati i dispositivi e quali sono le condizioni sul posto; può inoltre essere usato per preparare rapporti ai fini della conformità normativa e per monitorare la biodiversità. Il dispositivo non serve soltanto ad allontanare gli animali: funziona anche come parte di una rete di sensori che ne registra i movimenti sul campo.
Nel lungo periodo, l’obiettivo è rendere il software installabile su macchine che operano all’aperto, come treni, automobili e droni. Dai dispositivi fissi agli «occhi» delle macchine in movimento: l’azienda guarda a un campo d’applicazione più ampio della sola gestione della fauna selvatica.
L’AI capace di comprendere la natura può diventare la prossima piattaforma di percezione?
Il modello di ricavi combina la vendita dei dispositivi con un canone annuale per il software e l’AI, dovuto a partire dal secondo anno di utilizzo. Con le aziende che installano il software sui veicoli, come i treni, Flox stringe accordi OEM e riceve un canone annuo. Alstom, produttore di materiale rotabile ferroviario, è uno dei partner. Nozkova prevede un fatturato di circa 1,5 milioni di dollari entro la fine del 2026.
Sul fronte dei finanziamenti, ha già raccolto circa 5 milioni di dollari tra pre-seed e seed. Il round seed è stato guidato da Unconventional Ventures e Tilia Impact Ventures, con la partecipazione di GENIUS NY, Norrsken, Satgana e alcuni angel investor. Ora ha avviato un round di Serie A da 10 milioni di dollari, che intende destinare soprattutto a passare dalle circa 150 unità attualmente operative a diverse migliaia e ad ampliare l’attività oltre la fauna selvatica.
Ci sono anche concorrenti. Scarecrow di Robin Radar disperde gli uccelli riproducendo richiami d’allarme specifici per specie e ne registra l’attività. iCHASE vende un sistema che rileva gli uccelli con la computer vision e li allontana con un laser in movimento. Nuzkova indica come punti di forza l’ampiezza del sistema e i dati raccolti sul campo, che definisce «dati di riferimento sul campo» relativi alle condizioni in cui alci e orsi grizzly possono muoversi in sicurezza.
Secondo Nuzkova, l’AI fisica sta uscendo dalle fabbriche per approdare in ambienti esterni caotici e brulicanti di vita. Prima o poi, sostiene, macchine che operano all’aperto — treni, camion, droni, trattori e robot — dovranno comprendere la natura, e l’«intelligenza naturale» sarà il prossimo livello delle tecnologie di percezione. La guida autonoma ha affinato la capacità di distinguere persone e auto, ma riconoscere gli animali selvatici e prevederne il comportamento resta un ambito ancora poco sviluppato. La tecnologia in grado di colmare questa lacuna può offrire una soluzione che riduca gli incidenti senza ferire gli animali? Sarà la diffusione su scala di diverse migliaia di unità a fornire una risposta.
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