Flügelschläge von Insekten werden helfen, die Biodiversität zu quantifizieren

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Weltweit schrumpfen die Insektenpopulationen, mit schwerwiegenden Folgen für unsere Ökosysteme und ohne dass wir genau wissen, warum. Eine neue KI-Methode der Universität Kopenhagen soll helfen, die Biodiversität von Insekten zu überwachen und zu katalogisieren, was bisher eine ziemliche Herausforderung darstellte.

Insekten sind als Pflanzenbestäuber, als Nahrungsquelle für eine Vielzahl von Tieren und als Zersetzer von totem Material in der Natur unverzichtbar. Aber in den letzten Jahrzehnten hatten sie zu kämpfen. Schätzungen zufolge sind 40 Prozent der Insektenarten rückläufig und ein Drittel von ihnen vom Aussterben bedroht.

Daher ist es wichtiger denn je, die Biodiversität der Insekten zu überwachen, um ihren Rückgang zu verstehen und ihnen hoffentlich zu helfen. Bisher war diese Aufgabe schwierig und ressourcenintensiv. Das liegt zum Teil daran, dass Insekten klein und sehr dynamisch sind. Darüber hinaus müssen Wissenschaftler und Behörden Fallen aufstellen, Insekten einfangen und unter dem Mikroskop untersuchen.

Um diese Hürden zu überwinden, haben Forscher der Universität Kopenhagen eine Methode entwickelt, die die von einem Infrarotsensor erhaltenen Daten verwendet, um die Flügelschläge einzelner Insekten zu erkennen und zu erkennen. Die KI-Methode basiert auf unüberwachtem maschinellem Lernen, bei dem die Algorithmen Insekten derselben Art ohne menschliches Zutun gruppieren können. Die Ergebnisse dieser Methode könnten Aufschluss über die Artenvielfalt von Insekten in einem natürlichen Raum geben, ohne dass jemand die Viecher von Hand fangen und zählen müsste.

„Unsere Methode macht es viel einfacher, den Überblick zu behalten, wie sich Insektenpopulationen entwickeln. In den letzten Jahren gab es einen enormen Verlust an Insektenbiomasse. Aber bis wir genau wissen, warum Insekten zurückgehen, ist es schwierig, die richtigen Lösungen zu entwickeln.“ Hier kann unsere Methode neue und wichtige Erkenntnisse beitragen“, so Ph.D. Student Klas Rydhmer vom Department of Geosciences and Natural Resource Management an der Fakultät für Naturwissenschaften der UCPH, der an der Entwicklung der Methode mitgewirkt hat.

Fortgeschrittene künstliche Intelligenz

Die Forscher haben bereits einen Algorithmus entwickelt, der Schädlinge auf landwirtschaftlichen Feldern identifiziert. Aber anstatt Insekten als Schädlinge zu identifizieren, konnten die Forscher diesen neuen Algorithmus entwickeln, um verschiedene Insektenpopulationen in der Natur anhand der vom Sensor erhaltenen Messwerte zu identifizieren und zu zählen.

„Der Sensor ist ein bisschen wie die Wildüberwachungskameras, die verwendet werden, um die Bewegungen größerer Tiere in der Natur zu überwachen. Aber anstatt ein Foto zu machen, misst der Sensor Insekten, die in die Lichtquelle geflogen sind. Der Algorithmus verwendet dann den Flügelschlag des Insekts dazu sie in verschiedene Gruppen einteilen“, erklärt Assistant Professor Raghavendra Selvan vom Department of Computer Science, der die Entwicklung der im Sensor verwendeten künstlichen Intelligenz leitete.

Der Algorithmus unterscheidet Insekten anhand ihrer Silhouette, wenn ihre Flügel ausgeklappt sind, denn nur dann werden ihre körperlichen Unterschiede am deutlichsten. Es vergleicht dann die Silhouetten verschiedener Insektenaufnahmen und fügt ähnliche Silhouetten in dieselbe Gruppe ein, die dann verwendet werden kann, um das Insekt zu bestimmen, das am wahrscheinlichsten durch den Lichtstrahl geflogen ist.

Prototyp soll im Frühjahr erscheinen

Wenn im Frühjahr Insekten in voller Kraft auftauchen, werden Wissenschaftler den ersten Prototyp verwenden, um sich in die Natur zu wagen und reale Daten zu sammeln.

Bisher haben Forscher den Algorithmus und die künstliche Intelligenz anhand einer großen Bilddatenbank mit Insektenaufnahmen getestet, die unter kontrollierten Bedingungen und einigen Daten aus der realen Welt aufgenommen wurden, wobei die Ergebnisse vielversprechend waren.

„Wir werden den Sensor in verschiedenen Landschaften testen, darunter Heide, Wälder und landwirtschaftliche Flächen, um zu sehen, wie er in der realen Welt funktioniert. Aber auch, um den Algorithmus mit mehr Daten zu füttern, damit er noch genauer wird“, sagt er Raghavendra Selvan.

Laut den Forschern ermöglicht ihre Erfindung, viele geografische Gebiete gründlicher zu überwachen als dies in der Vergangenheit möglich war. Gleichzeitig macht es die Erfindung weniger ressourcenintensiv, Insekten im Auge zu behalten, die 80 Prozent aller Landtierarten ausmachen.

„Heute ist eine solche Überwachung nicht mehr zu leisten, um einen genaueren Überblick darüber zu bekommen, wie es unseren Insekten geht. Dieser Sensor muss nur von Menschen in der Wildnis platziert werden. Dort beginnt er, Daten über lokale Insektenpopulationen zu sammeln “, schließt Klas Rydhmer.

Fakten

  • Insekten sind die größte und vielfältigste Gruppe beschriebener Tierarten auf der Erde. Sie machen etwa 80 % aller Landtierarten auf dem Planeten aus.
  • Es ist das erste Mal, dass diese als Variational Auto Encoder (VAE) bekannte Methode der künstlichen Intelligenz zur Bestandsaufnahme der Artenvielfalt von Insekten verwendet wird.
  • Mithilfe eines optischen Signals von einem Infrarotsensor ist der Algorithmus in der Lage, Insekten zu dekodieren, die durch einen Lichtstrahl fliegen.
  • Mehr Informationen:
    Klas Rydhmer et al, Dynamische β-VAEs zur Quantifizierung der Biodiversität durch Clustering optisch aufgezeichneter Insektensignale, Ökologische Informatik (2021). DOI: 10.1016/j.ecoinf.2021.101456. www.sciencedirect.com/science/ … ii/S1574954121002478

    Bereitgestellt von der Universität Kopenhagen

    ph-tech