Für die ökologische Forschung als auch für die GAIA-Anwendungen ist es notwendig, das Verhalten von unterschiedlichen Tierarten über einen langen Zeitraum in abgelegenen Wildnisregionen zuverlässig und exakt zu erkennen. Dafür entwickeln und trainieren wir eine Künstliche Intelligenz (KI), die eine Verhaltensklassifikation aus Positions- und Beschleunigungs-Daten vornehmen kann und uns Aufschluss darüber gibt, was beispielsweise mit Tiersendern versehene Weißrückengeier an jedem beliebigen Zeitpunkt und Ort genau tun. Diese KI wird letztendlich direkt auf dem GAIA-Tiersender laufen und Informationen zum Verhalten aus Sensordaten generieren.
In Tiersendern verbaute Sensoren können eine Reihe von Daten sammeln, darunter auch sogenannte Beschleunigungsdaten durch ACC-Sensoren. Diese Sensoren erfassen Bewegungen des Tiersenders und damit des Tieres in den drei Dimensionen und lassen damit über die Positionsdaten des GPS-Sensors hinaus genaue Aufschlüsse über Bewegungen des Tieres und damit über Verhalten zu. Unterschiedliche Verhaltensweisen erzeugen differenzierbare Muster in den Beschleunigungsdaten, beispielsweise unterscheiden sich die Daten von fressenden Geiern signifikant von den Daten von ruhenden Tieren. Diese Muster in den ACC-Daten zu identifizieren und Verhaltensweisen zuzuordnen, ist jedoch kompliziert. Daher kommt für diese Aufgabe eine KI zum Einsatz.
Verhaltensklassifikation von ACC-Daten ist für viele unterschiedliche Tierarten bereits entwickelt worden. Jedoch unterscheiden sich die KI-Modelle sehr stark von Spezies zu Spezies und müssen daher für jede Ziel-Art, in unserem Fall zum Beispiel die Weißrückengeier (Gyps africanus), entwickelt werden. Unter der Leitung von Wildtierbiologe und KI-Spezialist Wanja Rast vom Leibniz-IZW wird eine solche KI entwickelt: Dafür legten Rast und Kolleg:innen in der Geier-Voliere im Tierpark Berlin zwei Weißrückengeiern marktübliche Tiersender an, die neben GPS-Daten auch ACC-Daten aufzeichnen. Gleichzeitig sammelten sie mit einer Videokamera Aufnahmen von typischem Verhalten der Geier. Die Kombination aus ACC-Daten und Videoaufnahmen ermöglichten das Training der KI. In den Videos ist es möglich, sekundengenau zu identifizieren, wann der Vogel welches typische Verhalten zeigt. Diese Stellen können somit als Muster in den ACC-Daten erkannt werden und bilden die enorm wichtigen Trainingsdaten für die Künstliche Intelligenz. Diese Informationen werden mit den GPS-Daten zusammengebracht und geben damit genauen Aufschluss darüber, wann und wo ein Weißrückengeier beispielsweise an einem Kadaver frisst. Spezial-Konfigurationen der KI werden zudem Hinweise darauf geben können, wie groß der Kadaver ungefähr ist und um welche Spezies es sich handeln könnte.
Es wird auch möglich sein, das Verhalten vieler Geier gleichzeitig zu beobachten. Da Geier sich in der Natur enorm schnell bewegen und große Gebiete durchstreifen, ist es mit klassischen Methoden kaum möglich, diese Informationen zu erhalten. Durch die GAIA-Verhaltens-KI wird es jedoch beispielsweise möglich, Häufungen von Kadavern auch in entlegenen Regionen zu diagnostizieren und dadurch beispielsweise lokale Ausbrüche von Tierseuchen frühzeitig und zuverlässig zu erkennen. Die Allianz von intelligenten Tieren mit enormen Sinnesleistungen, kontinuierlicher Datensammlung durch die Tiersender und einer auf den Sendern laufenden KI wird eine neue Qualität dieses Ökosystem-Monitorings erlauben und zudem für die Forschungen zu sozialer Nahrungssuche und zur Kommunikation und Interaktion zwischen Raubtieren und Aasfressern wertvolle Informationen liefern.
