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KI rettet Kegelrobben und Belugawale: Was neue Technologien leisten können

Beluga-Wale leben in Herden und sind massiv in der Existenz bedroht. (Foto: Shutterstock)

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Lösungen zu finden, die Menschen mit vertretbarem Aufwand nicht hätten finden können. Microsofts „AI for Earth“ beweist das eindrucksvoll.

Der Software-Hersteller aus Redmond bietet in seinem Förderprogramm „AI for Earth“ Wissenschaftlern Unterstützung bei der Erledigung ihrer Forschungsaufgaben an. Unter anderem der Artenschutz profitiert von dem Angebot.

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KI-gestützter Robben-Artenschutz: Mehr Zeit für strategische Konzepte

So suchte etwa das Forscherteam von der „National Oceanic and Atmospheric Administration“ (NOAA) nach einer effizienteren Lösung, um die Bestände von Kegelrobben in Alaska zu überwachen. Bislang hatten sie darauf gesetzt, von Flugzeugen aus Bilder der Küstenlandschaft zu schießen, um sie dann händisch nach Repräsentationen bedrohter Arten zu durchsuchen. Das erwies sich schon deshalb als wenig effizient, weil die Aufnahmen deutlich veraltete Sachstände darstellten und daher für eine wissenschaftliche Aussage im Grunde ungeeignet waren.

Die Algorithmen sollen eine weiße Robbe vor weißem Hintergrund besser erkennen. (Foto: Shutterstock)

Im Verlauf ihrer Arbeit kam NOAA-Forscherin Erin Moreland schließlich auf die Idee, künstliche Intelligenz anstelle manueller Suche einzusetzen. Dazu veranlasste sie zuerst den Einbau leistungsstärkerer Kameras in den eingesetzten Flugzeugen.

Die so zu erhaltenden besseren Aufnahmen nutzten die Forscher dann, um Algorithmen zu entwickeln, die konkrete Tierarten erkennen und vor allem von der Umgebung unterscheiden können. Schlussendlich erreichten sie es, die vorhandenen Bestände in Stunden statt in Monaten erfassen zu können.

Das linke Bild erlaubt dem bloßen Auge kaum das Erkennen von Robben vor dem Küstenhintergrund. Das rechts angeordnete Wärmebild vereinfacht die Sache auch nicht deutlich. Eine typische KI-Aufgabe. (Fotos: NOAA)

Microsofts „AI for Earth“ erlaubte es Morelands Team, den nächsten Schritt zu gehen. Durch eine Azure-Cloudanbindung und ein erweitertes Machine-Learning-Training ist die NOAA nun in der Lage, Echtzeitdaten zum Robbenbestand zu erhalten. Dabei werden die Algorithmen durch neu eintreffende Bilder stets weiter trainiert, um die Erkennungsqualitäten weiter zu optimieren.

Die Ergebnisse, die die KI mittlerweile nahezu verzögerungsfrei und in hoher Qualität liefert, können Moreland und ihr Team dafür verwenden, Artenschutz-Strategien zu entwickeln. So bleibt mehr Zeit für die eigentliche Forschungsarbeit. Diese muss nicht mehr an die Erfassung des Status quo verschwendet werden.

Belugawale: KI erkennt Audiomuster zuverlässig

Während Moreland und ihr Team Robben an Alaskas Küsten erfassen und Artenschutzstrategien für die stark bedrohte Spezies entwickeln, kümmert sich Manuel Castellote vom „Joint Institute for the Study of the Atmosphere and Ocean“ (JISAO) an der Universität in Seattle um die Belugawale in Alaskas Gewässern.

Er kann nur bedingt mit bildlicher Erfassung arbeiten und setzt stattdessen auf akustische Methoden. Belugawale kommunizieren untereinander in einem sehr breiten Frequenzbereich zwischen 0,7 bis über 20 Kilohertz, indem sie ein breites Repertoire an Klängen von Brummgeräuschen über Quieklaute bis zu sehr hohen Zwitscherlauten verwenden.

Diese Eigenheit nutzt Castellotes Team und fertigt Unterwasseraufnahmen von der tierischen Kommunikation an. Dazu haben sie Aufnahmegeräte in der Cook-Inlet-Bucht im Golf von Alaska installiert, die sie alle sechs Monate bergen, deren Aufnahmen überspielen und die Geräte wieder versenken.

Beluga-Wale kommunizieren mit einer breiten Palette unterschiedlicher Laute. (Foto: Shutterstock)

Wichtig für den Forscher sind indes nicht nur die tierischen Laute, die diese Aufnahmen zeigen. Da die Tiere untereinander nur über Laute kommunizieren, geht es Castellote auch darum, zu erkennen, ob es menschliche „Geräuschverschmutzung“ in den Gewässern gibt. Die nämlich könnte dazu führen, dass die Kommunikationskette der Wale nicht mehr funktioniert, wodurch Tiere den Anschluss zur Herde verlieren und dann sterben könnten. So maskiert schon ein vorbeifahrendes Schiff alle Laute unterhalb von einem Kilohertz, was die Kommunikation der Wale massiv stört.

Mit der Unterstützung von „AI for Earth“ werden diese Aufnahmen mittlerweile in die Azure-Cloud eingespeist und dort von sich permanent trainierenden Algorithmen verarbeitet. Die Erkennungsgenauigkeit soll bereits bei 99 Prozent liegen. Bei der bisherigen manuellen Auswertung war diese Trefferquote nicht einmal entfernt zu erreichen.

So hat Castellotes Team wenigstens eine Chance, Strategien zur Erhaltung der Beluga-Population zu entwickeln. Angesichts des schnell zunehmenden Schiffsverkehrs im Cook Inlet sieht er sich dennoch als Teilnehmer an einem unfairen Wettlauf.

Microsofts AI for Earth unterstützt Umweltprojekte in aller Welt

Microsofts Förderprogramm „AI for Earth“ unterstützt mittlerweile 435 Projekte in 71 Ländern. Darunter finden sich etliche Artenschutz-Projekte wie die eben beschriebenen, aber mit Oceanmind auch eines, dass verdächtigen See-Verkehr erkennen kann. So soll der Überfischung der Ozeane entgegengewirkt werden.

Andere Projekte suchen nach schonenderen und nachhaltigeren Verfahren in der Landwirtschaft, wollen Waldflächen analysieren oder können bei der Modellierung der weltweiten Wasserversorgung helfen.

Passend dazu: Tech for Future: Mit Technologie den Klimawandel stoppen – geht das?

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