# taz.de -- Künstliche Intelligenz und Artenschutz: Verlässliche Daten

	# taz.de -- Künstliche Intelligenz und Artenschutz: Verlässliche Daten

	> Die Beobachtung von Tieren und ihren Lebensräumen produziert Unmengen von
	> Daten. Künstliche Intelligenz hilft, sie auszuwerten.

	Bild: 250 Geoparden in Namibia bekamen einen GPS-Sender

	Manchmal braucht es Daten, um einen Streit zu schlichten. In Namibia kommt
	es oft zu Konflikten zwischen Farmern und Geparden, die auf deren riesigen
	Arealen leben und jagen. Vor allem die Kälber sind für die Großkatzen
	leichte Beute. Um sich zu wehren, greifen die Farmer mitunter zum Gewehr –
	und das, obwohl die gefährdeten Geparde unter Artenschutz stehen. Einen
	Lösungsansatz für den Konflikt bringt ein Forschungsprojekt des
	Leibniz-Instituts für Zoo- und Wildtierforschung (IZW). Die Forschenden
	verpassten dabei 250 Geparden einen GPS-Sender und verfolgten jede Bewegung
	der Großkatzen. Um mehr über ihre Territorien herauszufinden, haben die
	Forschenden einen gewaltigen Datensatz ausgewertet.

	Eine wichtige Erkenntnis: Geparde nutzen offensichtlich Büsche und Bäume
	als eine Art „Soziales Netzwerk“. Mit Kot und Urin verkünden sie
	Paarungsbereitschaft oder warnen die Konkurrenz auf der Durchreise. Um
	diese Stellen herum gibt es dementsprechend viele Geparden-Bewegungen. Nun
	werten die Forschenden mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz
	[1][Bewegungsdaten der Großkatzen aus], um festzustellen, ob sie an diesen
	Stellen auch fressen und sich ausruhen. So sollen Schutzmaßnahmen für die
	bedrohten Tiere entstehen. Eine erste gibt es bereits: Kälber werden von
	den Bäumen ferngehalten. Die Vieh-Risse gingen auf den Testfarmen deutlich
	zurück, weniger Geparde wurden geschossen.

	Für Wanja Rast, Datenspezialist am Berliner IZW, zeigt dieses Beispiel das
	Potenzial von Künstlicher Intelligenz für Wildtierforschung und
	Artenschutz. „Moderne Instrumente der Tierbeobachtung wie Satellitenbilder,
	Fotofallen oder Bewegungssensoren erzeugen riesige Datenmengen, die
	händisch kaum noch ausgewertet werden können. Mit Hilfe von KI-Anwendungen
	bekommen wir schnell und verlässlich Informationen über den Artenreichtum
	in unzugänglichen Regionen oder die Bewegungsmuster von Tierwanderungen“,
	sagt er. Nicht wenige Forschende sprechen deshalb von einem „Game Changer“
	für die Wildtierbiologie.

	## Beispiel visuelle Tierbiometrie

	Ein Game Changer fällt natürlich nicht vom Himmel. Für ihre Anwendung in
	der Forschung muss die KI speziell trainiert und mit dem Wissen von
	möglichst vielen Forschenden gefüttert werden. Ein Beispiel dafür ist die
	visuelle Tierbiometrie. Dieses neue interdisziplinäre Forschungsgebiet
	beschäftigt sich damit, in autonom aufgenommenem Bild- und Videomaterial
	Tiere automatisch zu erkennen, Spezies zu klassifizieren und einzelne Tiere
	zu identifizieren. Im Kongobecken, dem zweitgrößten Regenwald der Welt,
	wird diese Technik zum Schutz von bedrohten Arten wie Waldelefanten,
	Schuppentieren oder Gorillas eingesetzt.

	Für ein Pilotprojekt stellt die Nationalparkbehörde in Gabun auf einem
	7.000 km² großen Waldgebiet über 200 Kamerafallen auf. Forschende der
	Universität Stirling brachten einer [2][KI namens Mbaza] bei, die Tiere des
	Regenwaldes zu erkennen und nach Auffälligkeiten Ausschau zu halten. Dafür
	wurden sogenannte Trainingsdatensätze mit bekanntem und schon analysiertem
	Bildmaterial angelegt. Im Prinzip ist es so, als schaut man mit einem
	Kleinkind zusammen ein Wimmelbuch über Tiere an. Nach vielen Wiederholungen
	weiß das Kind auch, wie ein Gorilla oder ein Elefant aussieht. Der
	wesentliche Unterschied liegt in der Komplexität: An einem solchen Training
	sind viele verschiedene Spezialistinnen beteiligt, um die sehr
	unterschiedlichen Arten im Regenwald verlässlich zu unterscheiden. Laut den
	Entwickelnden kann Mbaza bis zu 3.000 Bilder pro Stunde analysieren und hat
	dabei eine Erfolgsquote von 96 Prozent.

	Dabei zählt die KI nicht nur die Tiere und liefert einen Überblick zu der
	Artenvielfalt im Regenwald. Sie hält auch nach ungewöhnlichen Ereignissen
	Ausschau. Besteht zum Beispiel der Verdacht, dass Wilderer in der Region
	unterwegs sind, werden die örtlichen Ranger informiert. Mensch und KI gehen
	auch bei den Geparden in Namibia Hand in Hand. Die ausgewerteten
	Bewegungsdaten der Geparde aus Namibia allein zeigen nämlich nur, dass die
	Großkatzen öfter an einem Baum vorkommen.

	Um die Frage nach dem Warum zu beantworten, legten sich die Forschenden auf
	die Lauer und beobachteten die Großkatzen beim Markieren. „Die
	Wildtierforschung lebt auch zukünftig von Beobachtungen. Allerdings fallen
	diese kürzer oder gezielter aus. Die störende Anwesenheit von Menschen in
	den Lebensräumen der Wildtiere wird so auf ein Minimum begrenzt“, sagt der
	Datenspezialist Wanja Rast.

	## Schwer zugängliche Ökosysteme

	Es gibt auch Ökosysteme, die für uns Menschen nur schwer zugänglich sind.
	Bei ihrer Erforschung ist Künstliche Intelligenz ebenfalls eine große
	Hilfe. Ein Beispiel dafür sind Korallenriffe mit ihrer enormen
	Artenvielfalt. Ihre große Bedeutung für maritime Ökosysteme ist bekannt,
	genauso wie die Bedrohung durch den Klimawandel. Ihre Erforschung steckt
	trotzdem noch in den Kinderschuhen. Das Unwissen erschwert ihren Schutz.

	Am Leibniz-Zentrum für maritime Tropenforschung suchen Arjun Chennu und
	seine Kollegen deshalb nach neuen Möglichkeiten, um Riffe zu untersuchen.
	„Wir wollen Korallenriffe mit Hilfe kleiner Unterwasser-Roboter kartieren
	und die Artenvielfalt darin erfassen“, erklärt Chennu. Ein dafür
	entwickeltes [3][Unterwassermessgerät namens HyperDiver] hat besonders
	hochauflösende Kameras an Bord, die sehr viele Aufnahmen vom
	Korallenriffboden machen. Anschließend werden die Bilder von einer KI
	ausgewertet und zum Beispiel Lebewesen und Subs-traten auf dem Meeresboden
	automatisch zugeordnet. Dieser Ansatz soll helfen, die Funktionen und
	Dynamiken innerhalb der Korallenriffe besser zu verstehen. Chennu nennt es
	die Zählung des Unzählbaren.

	Von dieser Forschung könnten am Ende nicht nur die Meeresbiologen
	profitieren. „Denkbar sind zum Beispiel neue Überwachungsmethoden, um die
	Gesundheit der Riffe im Blick zu behalten und frühzeitig vor
	Verschlechterung zu warnen“, sagt Chennu. Eine entsprechend trainierte KI
	könnte zum Beispiel mit Unterwasser-Kameras in Korallenriffen frühzeitig
	vor drohenden Seesternplagen warnen. Manche Seesternarten fressen
	Steinkorallen und gefährden damit ohnehin schon bedrohte Riffs. Mit
	Tauchern oder Unterwasser-Fahrzeugen versucht man ihnen am Great Barrier
	Reef entgegenzuwirken. Mit einer frühzeitigen Warnung wären diese
	Schutzmaßnahmen besser koordinierbar.

	Auch bei der Festlegung der unlängst beschlossenen Schutzgebiete auf hoher
	See könnte Künstliche Intelligenz wichtige Anhaltspunkte geben. Ein
	Beispiel dafür ist die Beo-bachtung von Buckelwalen und ihren Wanderrouten.
	Sie lassen sich nur schwer nachvollziehen, immerhin sind die Ozeane riesig
	und die Meeressäuger tauchen tief. Ihr Gesang ist aber über viele hundert
	Kilometer hinweg zu hören. Fachleute von der US-Ozeanographie-Behörde haben
	deshalb [4][akustische Aufzeichnungsgeräte zu Wasser gelassen], um so die
	Meeressäuger besser zu verfolgen.

	Es entstanden über 190.000 Stunden Aufzeichnungen. So schön Walgesänge auch
	sein mögen, diese exorbitante Menge ist zu viel für menschliche Ohren. Mit
	Hilfe von KI lässt sich der Buckelwalgesang ausfindig machen und die Tiere
	lokalisieren. Die Forschenden stellten fest, dass die Buckelwale auch an
	abgelegenen Inseln im Nordpazifik unterwegs sind. Dort wurden die
	Meeressäuger noch nie zuvor beobachtet. Ob und wie sie in Zukunft geschützt
	werden, darüber müssen allerdings Menschen entscheiden.

	3 Apr 2023

	## LINKS

	[1] https://link.springer.com/article/10.1007/s42991-022-00284-w
	[2] https://appsilon.com/data-for-good/mbaza-ai/
	[3] https://www.nature.com/articles/s41598-017-07337-y
	[4] https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2021.607321/full

	## AUTOREN

	Birk Grüling

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