{"id":902,"date":"2024-11-22T09:12:47","date_gmt":"2024-11-22T08:12:47","guid":{"rendered":"https:\/\/gaia-initiative.org\/?p=902"},"modified":"2024-11-22T09:19:26","modified_gmt":"2024-11-22T08:19:26","slug":"was-weiss-und-kann-der-geier-gaia-verbindet-natuerliche-und-kuenstliche-intelligenz-fuer-wildtierforschung-und-artenschutz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/was-weiss-und-kann-der-geier-gaia-verbindet-natuerliche-und-kuenstliche-intelligenz-fuer-wildtierforschung-und-artenschutz\/","title":{"rendered":"Was wei\u00df (und kann) der Geier? GAIA verbindet nat\u00fcrliche und k\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr Wildtierforschung und Artenschutz"},"content":{"rendered":"\n

Der Tod von Tieren ist ein wichtiger Vorgang in \u00d6kosystemen \u2013 unabh\u00e4ngig davon, ob er einen Regelfall darstellt wie bei der erfolgreichen Jagd eines Raubtieres oder einen Ausnahmefall, verursacht durch den Ausbruch einer Wildtierkrankheit, den Eintrag von Umweltgiften in die Landschaft oder die illegale T\u00f6tung durch Menschenhand. F\u00fcr die Erforschung und den Schutz von Tiergemeinschaften und \u00d6kosystemen ist es daher von gro\u00dfer Bedeutung, die Regel- und Ausnahmef\u00e4lle des Sterbens systematisch zu erfassen und zu analysieren. Die GAIA-Initiative nutzt daf\u00fcr eine Kombination aus den nat\u00fcrlichen F\u00e4higkeiten von Wei\u00dfr\u00fcckengeiern (Gyps africanus<\/em>) und hoch-entwickelten Biologging-Technologien und K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI). \u201eDiese Synergie aus drei Intelligenzen \u2013 tierischer, menschlicher und k\u00fcnstlicher \u2013 ist der Kern unseres neuen I\u00b3<\/em>-Ansatzes, mit dem wir das gro\u00dfartige Wissen der Tiere \u00fcber ihre \u00d6kosysteme nutzen wollen\u201c, sagt Dr. J\u00f6rg Melzheimer, GAIA-Projektleiter und Wissenschaftler am Leibniz-IZW.<\/p>\n\n\n\n

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Auswertung und Interpretation von Daten und Entwicklung von KI-Modellen im Leibniz-IZW (Foto: Jon A. Juarez)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Geier sind evolution\u00e4r perfekt darauf angepasst, zuverl\u00e4ssig und schnell Kadaver aufzusp\u00fcren. Sie verf\u00fcgen \u00fcber einen herausragenden Sehsinn und eine ausgefeilte Kommunikation, sodass sie im Verbund vieler Individuen sehr gro\u00dfe Landstriche \u201e\u00fcberwachen\u201c k\u00f6nnen. Geier erf\u00fcllen damit eine wichtige \u00f6kologische Funktion, weil sie Landschaften von Aas reinigen und die Ausbreitung von Wildtierkrankheiten eind\u00e4mmen. \u201eF\u00fcr uns als Forschende f\u00fcr den Artenschutz sind das Wissen und die F\u00e4higkeiten der Geier als W\u00e4chtertiere relevant, um problematische Ausnahmef\u00e4lle des Tiersterbens schnell erkennen und z\u00fcgig angemessene Ma\u00dfnahmen initiieren zu k\u00f6nnen\u201c, sagt Dr. Ortwin Aschenborn, gemeinsam mit Melzheimer GAIA-Projektleiter im Leibniz-IZW.  \u201eUm das Wissen der Geier f\u00fcr uns nutzbar zu machen, brauchen wir eine Schnittstelle \u2013 und diese Schnittstelle bildet bei GAIA die Kombination aus Tiersendern und k\u00fcnstlicher Intelligenz.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Die Tiersender, mit denen GAIA unter anderem Wei\u00dfr\u00fcckengeier in Namibia ausstattete, zeichnen mindestens zwei Gruppen von Daten auf. Der GPS-Sensor liefert zu einem bestimmten Zeitpunkt die genaue Position eines Tieres, der sogenannte ACC-Sensor (ACC steht f\u00fcr acceleration<\/em>, englisch f\u00fcr Beschleunigung) erfasst detaillierte Bewegungsprofile des Senders \u2013 und damit des Tieres \u2013 entlang der drei r\u00e4umlichen Dimensionen zum selben Zeitpunkt. Beides nutzt ein am Leibniz-IZW entwickelter Algorithmus, der Modelle des Maschinenlernens verwendet, die zu den Modellen der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) geh\u00f6ren. \u201eJedes Verhalten ist mit spezifischen Beschleunigungsmustern verkn\u00fcpft und erzeugt deshalb bestimmte Signaturen in den ACC-Daten der Sensoren\u201c, erkl\u00e4rt Wildtierbiologe und KI-Spezialist Wanja Rast vom Leibniz-IZW. \u201eUm diese Signaturen erkennen und zuverl\u00e4ssig bestimmten Verhalten zuweisen zu k\u00f6nnen, haben wir eine KI mit Hilfe von Referenzdaten trainiert. Diese Referenzdaten stammen von zwei Wei\u00dfr\u00fcckengeiern, die wir im Tierpark Berlin mit Sendern ausgestattet hatten, sowie von 27 wilden Geiern in Namibia.\u201c Zus\u00e4tzlich zu den ACC-Daten der Sender nahmen die Forschenden Daten zum Verhalten der Tiere auf \u2013 im Tierpark durch Videoaufnahmen und im Freiland unter anderem durch Beobachtung der Tiere nach der Besenderung. \u201eWir erhielten auf diese Weise rund 15.000 Paare von ACC-Signaturen und verifiziertem Verhalten der Geier, unter anderem aktiver Flug, Gleitflug, Fressen und Stehen. Damit konnten wir eine sogenannte Support Vector Machine<\/em>, einen KI-Algorithmus, trainieren, der mit hoher Zuverl\u00e4ssigkeit ACC-Daten bestimmtem Verhalten zuordnet\u201c, erkl\u00e4rt Rast.<\/p>\n\n\n\n

In einem zweiten Schritt kombinierten die Forschenden diese so gewonnenen Verhaltensinformationen mit den GPS-Daten der Tiersender. Mit speziellen KI-Algorithmen zum r\u00e4umlichen \u201eClustering\u201c identifizierten sie Positionen, an denen sich bestimmte Verhalten h\u00e4uften. Auf diese Weise erhielten sie r\u00e4umlich und zeitlich fein aufgel\u00f6ste Ortungen, an denen Geier gefressen hatten. \u201eDie GAIA-Feldwissenschaftler und Kooperationspartner vor Ort konnten mehr als 500 dieser aus den Senderdaten abgeleiteten Verdachtsstellen f\u00fcr Kadaver \u00fcberpr\u00fcfen, ebenso wie mehr als 1300 Cluster anderer Verhaltensweisen ohne Kadaver\u201c, sagt Aschenborn. Die vor Ort verifizierten Funde von Kadavern dienten schlie\u00dflich als Grundlage f\u00fcr die Identifikation eindeutiger Signaturen f\u00fcr Fress-Stellen der Geier im letzten KI-Trainingsdatensatz der Forschenden \u2013 dieser Algorithmus zeigt also mit hoher Pr\u00e4zision Orte an, an denen h\u00f6chstwahrscheinlich ein Tier gestorben ist und ein Kadaver liegt. \u201eWir konnten sehen, dass die Vorhersage f\u00fcr Kadaver mit 92 Prozent Trefferquote sehr genau ist und ein System, welches die Geier, Tiersender und KI verbindet, sehr gut zur gro\u00dfr\u00e4umigen \u201a\u00dcberwachung\u2018 von tierischen Todesf\u00e4llen eingesetzt werden kann\u201c, so Aschenborn.<\/p>\n\n\n\n

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Illustration des Prozesses der KI-Entwicklung (Grafik: Clara C. Anders)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Diese KI-basierte Verhaltensklassifikation und Kadavererkennung ist ein zentraler Baustein f\u00fcr das GAIA-Fr\u00fchwarnsystem f\u00fcr kritische Ver\u00e4nderungen oder Vorf\u00e4lle in der Umwelt. \u201eBislang erfolgt dieser methodische Schritt im GAIA-I\u00b3-Rechenzentrum im Leibniz-IZW in Berlin\u201c, sagt Melzheimer. \u201eIn der in unserem Konsortium entwickelten neuen Generation von Tiersendern werden KI- Analysen direkt auf dem Tiersender implementiert. Damit entsteht die verl\u00e4ssliche Information dar\u00fcber, ob und wo ein Tierkadaver liegt, unmittelbar und ohne Zeitverlust am Tier.\u201c Der Transfer aller GPS- und ACC-Rohdaten ist dann nicht mehr erforderlich, sodass auch Kommunikationsverbindungen mit deutlich niedrigerer Bandbreite gen\u00fcgen, um relevante Informationen zu \u00fcbermitteln. Dies erm\u00f6glicht es, statt terrestrischem Mobilfunk eine Satellitenverbindung zu verwenden, die komplett unabh\u00e4ngig von lokaler Infrastruktur eine Abdeckung auch in entlegenen Wildnisregionen garantiert. Auch dort k\u00f6nnten dann kritische Ver\u00e4nderungen oder Vorf\u00e4lle in der Umwelt \u2013 wie Krankheitsausbr\u00fcche, D\u00fcrren oder illegale T\u00f6tungen von Wildtieren \u2013 ohne Zeitverz\u00f6gerung erkannt und \u00fcbermittelt werden.<\/p>\n\n\n\n

In den letzten Jahrzehnten sind die Best\u00e4nde vieler Geierarten stark zur\u00fcckgegangen, sie sind nun akut vom Aussterben bedroht. Die Hauptursachen daf\u00fcr sind der Verlust von Lebensraum und Nahrung in vom Menschen gepr\u00e4gten Landschaften sowie eine hohe Anzahl direkter oder indirekter Vergiftungen. Der Bestand des Wei\u00dfr\u00fcckengeiers ist beispielsweise innerhalb von nur drei Generationen um etwa 90 Prozent zur\u00fcckgegangen \u2013 das entspricht einem durchschnittlichen R\u00fcckgang von 4 Prozent pro Jahr. \u201eAufgrund ihrer \u00f6kologischen Bedeutung und ihres raschen R\u00fcckgangs ist es notwendig, unser Wissen \u00fcber und Verst\u00e4ndnis von Geiern deutlich zu verbessern, um sie besser sch\u00fctzen zu k\u00f6nnen\u201c, sagt Aschenborn. \u201eUnsere Forschungen mit Hilfe KI-basierter Analysemethoden geben uns nicht nur neuartige Einblicke in \u00d6kosysteme, sie werden auch unser Wissen dar\u00fcber erweitern, wie Geier kommunizieren, interagieren und kooperieren, nach Nahrung suchen, Jungen ausbr\u00fcten und aufziehen und wie sie Wissen von einer Generation an die n\u00e4chste weitergeben.\u201c GAIA stattete bislang mehr als 130 Geier in unterschiedlichen Teilen Afrikas mit Sendern aus, der Gro\u00dfteil in Namibia. Die Forschenden analysierten daraus bislang mehr als 95 Millionen GPS-Datenpunkte und 13 Milliarden ACC-Datens\u00e4tze.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Um das Verhalten von Tieren und den Zustand der Umwelt aus der Ferne zu erfassen und zu bewerten, entwickelte die GAIA-Initiative eine k\u00fcnstliche Intelligenz (KI), die verschiedene Verhaltensweisen von Geiern anhand von Tiersender-Daten in Echtzeit automatisch und korrekt identifiziert. Da Geier als Aasfresser immer auf der Suche nach Kadavern sind, k\u00f6nnen die Forschenden mithilfe besenderter Tiere und eines weiteren KI-Algorithmus jetzt Tierkadaver in weitl\u00e4ufigen Landschaften lokalisieren. Die im \u201eJournal of Applied Ecology\u201c beschriebenen Algorithmen sind ein wichtiger Baustein eines Fr\u00fchwarnsystems, mit dem kritische Ver\u00e4nderungen oder Ereignisse in der Umwelt wie D\u00fcrren, Krankheitsausbr\u00fcche oder illegale T\u00f6tungen von Wildtieren schnell und zuverl\u00e4ssig erkannt werden k\u00f6nnen. <\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":880,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[34],"tags":[31,63],"class_list":["post-902","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-pressemitteilungen","tag-gaia-sat-iot-2","tag-artificial-intelligence-for-behaviour-detection-2"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/902","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=902"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/902\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":904,"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/902\/revisions\/904"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/880"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=902"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=902"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/gaia-initiative.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=902"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}