Intelligenza artificiale in micologia: stato dell’ arte e prospettive future

Abstract

Riassunto
L’intelligenza artificiale sta trasformando profondamente la micologia, disciplina storicamente limitata da metodi laboriosi come l’osservazione morfologica, la microscopia, la coltivazione e il sequenziamento molecolare. Negli ultimi anni, tecniche di Apprendimento Automatico e Apprendimento Profondo hanno raggiunto livelli di accuratezza paragonabili a quelli degli esperti nell’identificazione dei funghi, nella diagnosi e nell’interpretazione ecologica. Le applicazioni dell’intelligenza artificiale abbracciano oggi l’identificazione macroscopica e microscopica, la micologia medica, la patologia vegetale, la genomica fungina, l’ecologia, la Scienza Partecipata e la coltivazione dei funghi. Innovazioni quali reti neurali convoluzionali, vision transformers, modelli di object detection, sistemi di explainable AI e modelli Transformer per la genomica consentono analisi scalabili, quantitative e riproducibili in tutto l’ambito biologico-fungino. Persistono tuttavia alcune criticità, tra cui la scarsità di dataset annotati, l’elevata variabilità morfologica, la necessità di interpretabilità in ambito clinico, la distorsione e gli errori sistemici nei dati di Scienza Partecipata e il divario di competenze interdisciplinari tra gli esperti di micologia e gli informatici. Gli sviluppi futuri includeranno l’integrazione multimodale dei dati, modelli generativi, dispositivi diagnostici autonomi e sistemi di coltivazione basati su apprendimento con rinforzo e agenti intelligenti (reinforcement learning). Nel complesso, queste tendenze indicano che l’intelligenza artificiale diventerà uno strumento fondamentale per il progresso della tassonomia, della patologia vegetale, dell’ecologia, della micologia medica e della biotecnologia dei funghi.

Abstract
Artificial Intelligence is rapidly transforming mycology, a field traditionally constrained by labor-intensive methods such as morphological observation, microscopy, culturing, and molecular sequencing. Over the past decade, machine learning and deep learning approaches have demonstrated expert-level accuracy in fungal identification, diagnosis, and ecological inference. Artificial Intelligence applications now span macroscopic and microscopic identification, medical mycology, plant pathology, fungal genomics, ecology, citizen science, and mushroom cultivation. Innovations such as convolutional neural networks, vision transformers, object-detection frameworks, explainable artificial intelligence, and transformer-based genomic models are enabling scalable, quantitative, and highly reproducible analyses across fungal biology. Despite these advances, challenges persist, including limited annotated datasets, morphological variability, the need for explainability in clinical contexts, biases in citizenscience data, and gaps in interdisciplinary expertise. Future developments are expected to integrate multimodal data, generative models, autonomous diagnostic devices, and reinforcement-learningdriven cultivation systems. Together, these trends position artificial intelligence as a foundational tool for advancing fungal taxonomy, plant pathology, ecology, medical mycology and biotechnology.