Wie Künstliche Intelligenz dabei hilft, eine bedrohte Tierart zu schützen

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Animal in the nature

Um Schneeleoparden vor dem Aussterben zu schützen, muss man zunächst wissen, wie viele es von ihnen gibt. Keine leichte Aufgabe angesichts ihrer Natur, denn die prächtigen Grosskatzen mit ihren flauschigen, geschwungenen Schwänzen leben in kargen Hochgebirgen. Sie legen dort hunderte von Kilometern zurück und sind so schwer zu fassen, dass sie auch als „Geister der Berge“ bezeichnet werden. Für den Snow Leopard Trust, einen globalen gemeinnützigen Verein mit Sitz in Seattle, sind Kamerafallen daher eine der effizientesten Möglichkeiten, die bedrohte Art zu untersuchen.

In den mittel- und südasiatischen Lebensräumen der Grosskatzen aufgestellt, erzeugen die Kameras der gemeinnützigen Organisation Hunderttausende von Fotos. Auf vielen der aufgenommenen Bilder sind aber keine Schneeleoparden, sondern Ziegen, Kamele, Pferde und sogar wiegendes Gras zu sehen. Eben alles, was die Wärme- und Bewegungssensoren der Kameras auslöst. Die Sortierung der Aufnahmen in Fotos mit und ohne Schneeleoparden war bislang eine lange, mühsame Aufgabe, die manuell erfolgen musste.

Doch der Snow Leopard Trust verwendet jetzt Microsoft KI, um die aufgenommenen Bilder zu analysieren und in eine Datenbank zu sortieren. Was bislang 10 Tage gedauert hat, dauert jetzt nur 10 Minuten.

„Die Analyse all dieser Bilder nahm früher einen erheblichen Teil unserer Zeit in Anspruch“, sagt Koustubh Sharma, ein leitender regionaler Ökologe bei der gemeinnützigen Organisation. Sharma sitzt in Kirgisistan und beschäftigt sich seit 12 Jahren mit den Kamerafallen und dem Studium der Schneeleoparden.

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„Durch die automatische Analyse der Bilder und die Erstellung einer Datenbank, gibt die KI von Microsoft unserem kleinen Team die Zeit, mehr Untersuchungen durchzuführen und bessere Daten zu sammeln“, sagt Sharma, der auch der internationale Koordinator des Global Snow Leopard & Ecosystem Protection Program ist – einem Zusammenschluss der Regierungen aller 12 Länder, in denen Schneeleoparden unterwegs sind und von verschiedenen Naturschutzorganisationen.

Das von Azure Machine Learning Ingenieuren entwickelte Bildklassifikationssystem, hilft Sharma und seinem Team dabei Zeit zu sparen, schneller auf kritische Daten zuzugreifen und mehr Ressourcen für den Schutz von Schneeleoparden vor Wilderei, Bergbau, Klimawandel und anderen Bedrohungen einzusetzen. Der nächste Schritt für die Technologie ist die automatisierte Identifizierung einzelner Schneeleoparden, basierend auf eindeutigen Merkmalen.

Laut Sharma weiss niemand wirklich genau, wie viele Schneeleoparden es gibt. Die beste verfügbare Schätzung liege aktuell bei 3’000 bis 7’000 Tieren.

„Der einzige Weg, um zu wissen, wie viele Schneeleoparden es gibt, ist, mehr Aufnahmen mittels Kamerafallen in grösseren Gebieten zu machen“, sagt er. Mit den Erhebungen wächst auch die Datenmenge, was die KI für den Schutz eines der schönsten und schwer fassbarsten Tiere der Welt noch wichtiger macht.

Die gemeinnützige Arbeit ist auch für den Menschen von Bedeutung, denn Schneeleoparden sind wichtige „Thermometer“ für Bergregionen, die Wasser für grosse Bevölkerungsgruppen bereitstellen.

„Das Vorhandensein oder Fehlen von Schneeleoparden zeigt an, ob im Ökosystem alles in Ordnung ist“, sagt Sharma. „Indem wir die Schneeleopardenpopulation mit Kameras untersuchen, arbeiten wir eigentlich daran, ein ganzes Ökosystem zu schützen.“

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