Microsofts "AI for Earth": So hilft KI beim Artenschutz
Die Potenziale von Künstlicher Intelligenz nutzen, um Artenschutz zu gewährleisten. Für dieses Ziel setzt sich Microsofts Förderprogramm "AI for Earth" ein und unterstützt Forscherteams beim Erhalt gefährdeter Arten in Alaska.
Den Alltag als Zoologin hatte sich Erin Moreland zu Beginn ihrer Karriere anders vorgestellt. Anstatt an der Küste Alaskas zu sitzen und Daten über verschiedene Meeresbewohner zu sammeln, um ihre Lebensräume zu studieren und zukünftig besser schützen zu können, saß die Zoologin meist vor ihrem Computer. Tausende Luftaufnahmen mussten analysiert und ausgewertet werden. Auf der stetigen Suche nach bedrohten Tierarten, dauerte die Auswertung der Informationen meist solange, dass sie oftmals schon während der Recherchearbeit veraltet waren. Eine effizientere Lösung musste her.
Auswertung: Stunden statt Monate
Gemeinsam mit ihren Kolleg*innen vom National Oceanic and Athmospheric Administration (NOAA) kam ihr die Idee, die Bestände von Kegelrobben mittels Künstlicher Intelligenz zu überprüfen. Zunächst stattete das Forscherteam ihre Flugzeuge mit leistungsstärkeren Kameras aus, um hochauflösende Luftbilder aufzunehmen. Mit den geschossenen Fotos entwickelte das Team Algorithmen mit der Fähigkeit, die Tiere im Detail zu erkennen und zum Beispiel eine Robbe von ihrer Umgebung zu unterscheiden. Diese Technik ermöglicht dem Forscherteam heute, Robbenbestände innerhalb weniger Stunden zu erfassen, statt in Monaten.
Fokus auf das Wesentliche: Artenschutz-Strategien
Auch für Microsofts "AI for Earth" war der Auftrag des Forscherteams neu, denn während es zahlreiche Modelle zur Erkennung von Menschen in Bildern gab, existierten damals noch keine Technologien, um Bildern von Robben, Bären oder Walen identifizieren zu können. Mit der Zeit vergrößerten sich die Aufnahmen und die dazugehörigen Datenmengen zwischen der NOAA und Microsoft. So wurden zu Beginn der Zusammenarbeit regelmäßig Festplatten ausgetauscht. Heute verbessert eine Azure-Cloudanbindung den Datenaustausch erheblich. Zudem gibt es ein erweitertes Machine-Learning-Training, sodass die NOAA nun in der Lage ist, Echtzeitdaten zum Robbenbestand auszuwerten.
Das Einsetzen der KI bedeutet für Moreland und ihr Team vor allem eines: Zeit. Zeit, um Artenschutz-Strategien zu entwickeln und den Fokus wieder auf die eigentliche Forschungsarbeit zu legen.
Belugawal: KI erkennt akustische Signale
Während Moreland und ihr Forschungsteam in der Küstenregion Alaskas forschen, beschäftigt sich Manuel Castellote, Wissenschaftler am Joint Institute for the Study of the Atmosphere and Ocean (JISAO) an der Universität in Seattle, mit Belugawalen im Golf von Alaska.
Da Luftaufnahmen bei Meerestieren kaum zu Erfolgen führen, konzentriert sich Castellote auf akustische Methoden, um ihre Bewegungsmuster der Wale zu erstellen. Ein großer Vorteil: Belugawale kommunizieren untereinander über akustische Signale. Dafür nutzen sie ein breitgefächertes Repertoire: von Brummgeräuschen über Quieklaute bis zu sehr hohen Zwitscherlauten, in einem sehr breiten Frequenzbereich zwischen 0,7 bis über 20 Kilohertz.
Um die Walsignale erkennen zu können, wurde ein Set von Algorithmen entwickelt, dass eine Trefferquote von 99 Prozent besitzen soll und damit die manuelle Auswertung deutlich übertrifft.
Faktor Mensch
Durch die Technologie will Castellote zudem erforschen, inwiefern "human noises" das Verhalten der Wale beeinflusst. "Menschliche Geräusche können Schlüsselsignale überdecken, die die Wale benutzen, um Nahrung und sich gegenseitig zu finden. Wenn die Tiere nicht essen, sich paaren oder fortpflanzen können, wird sich die Population nicht erhöhen", äußert sich Castellote im englischsprachigen Blogpost von Microsoft. "Wir denken also, dass Lärm ein großes Thema ist, und darauf konzentrieren wir uns."
Das Förderprogramm "AI for Earth" unterstützt derzeit 435 Projekte in 71 Ländern.
LG
Sie möchten zukünftig per Newsletter der Informatik Aktuell informiert werden? Hier können Sie sich anmelden.
