Tierische News 07.06.2018
Hierfür verknüpfen die Experten Künstliche Intelligenz (KI) mit Ansätzen des maschinellen Lernens, um Löwen, Elefanten und Co in der Serengeti ohne menschliches Zutun über Fotos und Videos identifizieren, zählen und beschreiben zu können. Die Methode erreichte eine Genauigkeit von 96,6 Prozent und konnte 99,3 Prozent der Bilder auswerten.
'Diese Technologie erlaubt es uns, Daten zu der wild lebenden Tierwelt in einer sehr genauen, unaufdringlichen und kostengünstigen Art und Weise zu sammeln. Das könnte die Entwicklung vieler Bereiche wie etwa der Ökologie, Wildbiologie, Zoologie und Naturschutzbiologie sowie Verhaltensforschung in Richtung von 'Big Data'-Wissenschaften deutlich beschleunigen', zitiert 'EurekAlert!' Projektleiter Jeff Clune, Professor an der University of Wyoming, der auch Forscher am Uber Artificial Intelligence Lab ist.
'Bei diesem Projekt ging es uns darum, zu zeigen, dass man mithilfe von maschinellem Lernen und KI ein System erschaffen kann, das die Arbeit von hunderten menschlicher Freiwilliger vollautomatisch übernehmen kann', betont Clunes Kollege Craig Parker von der University of Minnesota. Der große Vorteil der automatisierten Variante sei nicht nur, dass der Mensch nicht mehr in die natürlichen Lebensbereiche der Tiere eindringe müsse, um diese zu zählen, sondern auch die Geschwindigkeit, mit der das nun möglich sei. 'Die Ergebnisse, die unser Algorithmus liefert, haben unsere Erwartungen weit übertroffen', so Parker.
Wie bei ähnlichen Ansätzen, die auf KI und maschinelles Lernen setzen, musste auch dieses System zunächst ein ausgiebiges Training absolvieren, um die Tiere richtig identifizieren, zählen und beschreiben zu können. Dafür griffen die Forscher auf Daten der Initiative 'Snapshot Serengeti' zurück, die in Tansania über unzählige Kamerafallen Millionen von Fotos und Videos von Wildtieren wie Löwen, Leoparden, Geparden oder Elefanten eingefangen hat.
'Die Information, die in diesen Aufnahmen steckt, ist nur dann von wissenschaftlichem Nutzen, wenn sie in Texte und Zahlen umgewandelt wird. Jahrelang mussten diese Daten von einer riesigen Zahl von Freiwilligen-Teams mühevoll einzeln händisch extrahiert werden. Eine bessere Methode gab es nicht. Der neue automatische Weg ist ein echter 'Game Changer' für die Wildtierbiologie', ist Clune überzeugt.
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