THier ist ein Denkstrang, von Science-Fiction-Filmen bis hin zu Stephen Hawking, der darauf hindeutet, dass künstliche Intelligenz (KI) den Untergang für Menschen bedeuten könnte. Naturschützer wenden sich jedoch zunehmend der KI als innovativer technischer Lösung zu, um die Biodiversitätskrise zu bewältigen und den Klimawandel abzuschwächen.
Ein aktueller Bericht von Wildlabs.net fanden heraus, dass KI eine der drei wichtigsten aufstrebenden Technologien im Naturschutz ist. Von Kamerafallen und Satellitenbildern bis hin zu Audioaufnahmen stellt der Bericht fest: „KI kann lernen, wie man erkennt, welche Fotos von Tausenden seltene Arten enthalten; oder lokalisieren Sie einen Tierruf aus stundenlangen Feldaufnahmen heraus – wodurch die manuelle Arbeit, die zum Sammeln lebenswichtiger Naturschutzdaten erforderlich ist, enorm reduziert wird.“
KI trägt zum Schutz so unterschiedlicher Arten wie Buckelwale, Koalas und Schneeleoparden bei und unterstützt die Arbeit von Wissenschaftlern, Forschern und Rangern bei lebenswichtigen Aufgaben, von Patrouillen gegen Wilderei bis hin zur Überwachung von Arten. Mit Computersystemen für maschinelles Lernen (ML), die Algorithmen und Modelle zum Lernen, Verstehen und Anpassen verwenden, ist KI oft in der Lage, die Arbeit von Hunderten von Menschen zu erledigen und schnellere, billigere und effektivere Ergebnisse zu erzielen.
Hier sind fünf KI-Projekte, die zu unserem Verständnis von Biodiversität und Arten beitragen:
1. Wilderer stoppen
Der Kafue-Nationalpark in Sambia beherbergt mehr als 6.600 afrikanische Savannenelefanten und erstreckt sich über 22.400 km². Daher ist es eine große logistische Herausforderung, die Wilderei zu stoppen. Illegale Fischerei im See Itezhi-Tezhi an der Grenze des Parks ist ebenfalls ein Problem, und Wilderer geben sich als Fischer aus, um den Park unentdeckt zu betreten und zu verlassen, oft im Schutz der Dunkelheit.
The Connected Conservation Initiative, von Game Rangers International (GRI), Sambias Ministerium für Nationalparks und Wildtiere und andere Partner, nutzen KI, um die konventionellen Bemühungen zur Bekämpfung der Wilderei zu verbessern, und errichten einen 19 km langen virtuellen Zaun über dem Itezhi-Tezhi-See. Vorausschauende Infrarot-Wärmebildkameras (FLIR) zeichnen Tag und Nacht jedes Boot auf, das in den und aus dem Park fährt.
Die 2019 installierten Kameras wurden manuell von Rangern überwacht, die dann auf Anzeichen illegaler Aktivitäten reagieren konnten. FLIR AI wurde jetzt darauf trainiert, Boote, die in den Park einfahren, automatisch zu erkennen, was die Effektivität erhöht und die Notwendigkeit einer ständigen manuellen Überwachung reduziert. Wellen und fliegende Vögel können ebenfalls Alarme auslösen, daher wird der KI beigebracht, diese falschen Messwerte zu beseitigen.
„Lange Zeit reichten die Ressourcen nicht aus, um Schutzgebiete zu sichern, und Menschen rund um die Uhr von mehreren Kameras beobachten zu lassen, reicht nicht aus“, sagt Ian Hoad, technischer Sonderberater bei GRI. „KI kann ein Gamechanger sein, da sie illegale Bootsüberfahrten überwachen und Ranger-Teams sofort warnen kann. Die Technologie hat es einer Handvoll Rangern ermöglicht, rund um die Uhr einen massiven illegalen Zugangspunkt über den Itezhi-Tezhi-See zu überwachen.“
2. Verfolgung des Wasserverlusts
Brasilien hat verloren mehr als 15 % seines Oberflächenwassers in den vergangenen 30 Jahren eine Krise, die erst mit Hilfe von KI ans Licht gekommen ist. Die Flüsse, Seen und Feuchtgebiete des Landes sind einem zunehmenden Druck durch eine wachsende Bevölkerung, wirtschaftliche Entwicklung, Entwaldung und die sich verschlimmernden Auswirkungen der Klimakrise ausgesetzt. Aber niemand kannte das Ausmaß des Problems bis letzten August, als das MapBiomas-Wasserprojekt mithilfe von ML seine Ergebnisse veröffentlichte, nachdem es mehr als 150.000 Bilder verarbeitet hatte, die von 1985 bis 2020 von den Nasa-Satelliten Landsat 5, 7 und 8 auf einer Fläche von 8,5 m² erzeugt wurden km brasilianisches Territorium. Ohne KI hätten die Forscher die Wasserveränderungen im ganzen Land nicht in dem erforderlichen Umfang und Detaillierungsgrad analysieren können. KI kann auch zwischen natürlichen und menschengemachten Gewässern unterscheiden.
Der Negro River, ein wichtiger Nebenfluss des Amazonas und einer der 10 volumenmäßig größten Flüsse der Welt, hat 22 % seines Oberflächenwassers verloren. Der brasilianische Anteil der Pantanal, das größte tropische Feuchtgebiet der Welt, hat 74 % seines Oberflächenwassers verloren. Solche Verluste sind für Wildtiere verheerend (4.000 Pflanzen- und Tierarten leben im Pantanaldarunter Jaguare, Tapire und Anakondas), Mensch und Natur.
„Die KI-Technologie lieferte uns ein erschreckend klares Bild“, sagt Cássio Bernardino, Leiter des MapBiomas-Wasserprojekts des WWF-Brasilien. „Ohne KI- und ML-Technologie hätten wir nie gewusst, wie ernst die Situation war, geschweige denn die Daten gehabt, um die Menschen zu überzeugen. Jetzt können wir Schritte unternehmen, um die Herausforderungen anzugehen, die dieser Verlust an Oberflächenwasser für Brasiliens unglaubliche Biodiversität und Gemeinden darstellt.“
3. Wale finden
Zu wissen, wo sich Wale aufhalten, ist der erste Schritt, um Maßnahmen wie Meeresschutzgebiete zu ihrem Schutz zu ergreifen. Es ist schwierig, Buckelwale visuell über weite Ozeane zu lokalisieren, aber ihr unverwechselbarer Gesang kann Hunderte von Kilometern unter Wasser zurücklegen. Bei National Oceanic and Atmospheric Association (Noaa) Fischerei auf den pazifischen Inseln, akustische Recorder werden verwendet, um Populationen von Meeressäugern auf abgelegenen und schwer zugänglichen Inseln zu überwachen, sagt Ann Allen, Forschungs-Ozeanographin von Noaa. „In 14 Jahren haben wir rund 190.000 Stunden akustische Aufnahmen gesammelt. Es würde exorbitant viel Zeit in Anspruch nehmen, um Walvokalisationen manuell zu identifizieren.“
Im Jahr 2018 ging Noaa eine Partnerschaft mit ein Google AI für soziale Zwecke Bioakustik-Team zu Erstellen Sie ein ML-Modell das könnte Buckelwalgesang erkennen. „Wir waren sehr erfolgreich darin, den Gesang der Buckelwale in unserem gesamten Datensatz zu identifizieren und Muster ihrer Präsenz auf den Hawaii-Inseln und den Marianen zu ermitteln“, sagt Allen. „Wir haben auch ein neues Vorkommen von Buckelwal-Gesängen am Kingman-Riff gefunden, einem Ort, der noch nie zuvor Buckelwal-Präsenz dokumentiert hatte. Diese umfassende Analyse unserer Daten wäre ohne KI nicht möglich gewesen.“
4. Koalas schützen
Australiens Koala-Populationen sind aufgrund von Lebensraumzerstörung, Angriffen von Haushunden, Verkehrsunfällen und Buschbränden stark zurückgegangen. Ohne Kenntnis ihrer Anzahl und ihres Aufenthaltsorts ist ihre Rettung eine Herausforderung. Grant Hamilton, außerordentlicher Professor für Ökologie an der Queensland University of Technology (QUT), hat eine erstellt KI-Zentrum für Naturschutz mit Bundes- u Landpflege Australien Finanzierung zur Zählung von Koalas und anderen gefährdeten Tieren. Mithilfe von Drohnen und Infrarotbildern analysiert ein KI-Algorithmus schnell Infrarotaufnahmen und bestimmt, ob es sich bei einer Wärmesignatur um einen Koala oder ein anderes Tier handelt. Hamilton nutzte das System nach den verheerenden Buschbränden in Australien in den Jahren 2019 und 2020, um überlebende Koalapopulationen zu identifizieren, insbesondere auf Kangaroo Island.
„Dies ist ein wegweisendes Projekt zum Schutz der Koalas“, sagt Hamilton. „Leistungsstarke KI-Algorithmen sind in der Lage, unzählige Stunden Videomaterial zu analysieren und Koalas von vielen anderen Tieren im dichten Buschland zu unterscheiden. Dieses System wird es Landcare-Gruppen, Naturschutzgruppen und Organisationen, die am Schutz und der Überwachung von Arten arbeiten, ermöglichen, große Gebiete überall in Australien zu untersuchen und die Daten zur Verarbeitung an uns bei QUT zurückzusenden.
„Wir werden zunehmend sehen, dass KI im Naturschutz eingesetzt wird“, fügt er hinzu. „In diesem aktuellen Projekt könnten wir das ohne KI einfach nicht so schnell oder so genau machen.“
5. Arten zählen
Vom Aussterben bedrohte Arten im Kongobecken, dem zweitgrößten Regenwald der Welt, zu retten, ist eine gewaltige Aufgabe. Im Jahr 2020 hat sich das Data-Science-Unternehmen Appsilon mit der University of Stirling in Schottland und der Nationalparkbehörde von Gabun (ANPN) zusammengetan, um den Mbaza zu entwickeln AI-Bildklassifizierungsalgorithmus für ein groß angelegtes Biodiversitätsmonitoring in den Nationalparks Lopé und Waka in Gabun.
Naturschützer hatten automatisierte Kameras verwendet, um Arten zu erfassen, darunter afrikanische Waldelefanten, Gorillas, Schimpansen und Schuppentiere, die dann manuell identifiziert werden mussten. Die Klassifizierung von Millionen von Bildern kann Monate oder Jahre dauern, und in einem Land, das jeden Monat etwa 150 Elefanten durch Wilderer verliert, ist Zeit entscheidend.
Der Mbaza-KI-Algorithmus wurde 2020 verwendet, um mehr als 50.000 Bilder zu analysieren, die von 200 Kamerafallen gesammelt wurden, die über 7.000 Quadratkilometer Wald verteilt waren. Mbaza AI klassifiziert bis zu 3.000 Bilder pro Stunde und ist zu 96 % genau. Naturschützer können Tiere überwachen und verfolgen und Anomalien oder Warnzeichen schnell erkennen, sodass sie bei Bedarf schnell handeln können. Der Algorithmus funktioniert auch offline auf einem gewöhnlichen Laptop, was an Orten ohne oder mit schlechter Internetverbindung hilfreich ist.
„Viele zentralafrikanische Waldsäugetiere sind durch nicht nachhaltigen Handel, Landnutzungsänderungen und die globale Klimakrise bedroht“, sagt Dr. Robin Whytock, Postdoktorand an der University of Stirling. „Appsilons Arbeit an der Mbaza-KI-App ermöglicht es Naturschützern, Bedrohungen für die biologische Vielfalt schnell zu erkennen und darauf zu reagieren. Das Projekt begann mit 200 Kamerafallen in den Nationalparks Lopé und Waka in Gabun, aber seitdem wurden Hunderte weitere von verschiedenen Organisationen in West- und Zentralafrika eingesetzt. In Gabun streben die Regierung und die Nationalparkbehörde an, Kameras im ganzen Land einzusetzen. Mbaza AI kann all diesen Projekten helfen, die Datenanalyse zu beschleunigen.“
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