KI hilft, invasive asiatische Hornissen zu erkennen

Neue Forschungsergebnisse zeigen, dass künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann, um invasive asiatische Hornissen zu erkennen und Alarm zu schlagen. Forscher der University of Exeter haben VespAI entwickelt, ein automatisiertes System, das Hornissen zu einer Überwachungsstation lockt und mithilfe einer Overhead-Kamera standardisierte Bilder aufnimmt.

Wenn eine Asiatische Hornisse zu Besuch kommt, kann VespAI die Art mit nahezu perfekter Genauigkeit identifizieren – so können die Behörden schnell reagieren.

Asiatische Hornissen (auch Gelbbeinhornissen genannt) sind bereits in weite Teile des europäischen Festlandes und in Teile Ostasiens eingedrungen und wurden kürzlich in den US-Bundesstaaten Georgia und South Carolina gemeldet. Das Vereinigte Königreich steht am Rande der europäischen Invasionsfront, und angesichts der anhaltenden jährlichen Einfälle besteht ein dringender Bedarf an verbesserten Überwachungssystemen.

„Unser Ziel war es, etwas Kostengünstiges und Vielseitiges zu entwickeln, damit jeder – von der Regierung bis zum einzelnen Imker – es nutzen kann“, sagte Dr. Thomas O’Shea-Wheller vom Environment and Sustainability Institute auf dem Penryn Campus in Exeter in Cornwall.

„Diese Studie testete eine Prototypversion und die Ergebnisse waren ermutigend. VespAI erweist sich als vielversprechendes Frühwarnsystem zur Erkennung des Eindringens asiatischer Hornissen in neue Regionen.“

VespAI verwendet für den Betrieb einen kompakten Prozessor und bleibt inaktiv, es sei denn, seine Sensoren identifizieren ein Insekt im Größenbereich einer Hornisse.

In diesem Fall wird der KI-Algorithmus des Systems aktiviert und analysiert das Bild, um festzustellen, ob es sich um eine asiatische Hornisse (Vespa velutina) oder eine heimische europäische Hornisse (Vespa crabro) handelt. Wenn eine Asiatische Hornisse erkannt wird, sendet der Monitor eine Bildwarnung an den Benutzer, damit dieser die Identifizierung bestätigen kann.

Derzeit hängt die britische Reaktionsstrategie davon ab, dass Menschen asiatische Hornissen sehen, identifizieren und melden. Dies hat jedoch einige Einschränkungen.

„Leider handelt es sich bei den meisten eingereichten Meldungen um falsch identifizierte einheimische Arten, was bedeutet, dass die zuständigen Behörden jedes Jahr Tausende von Bildern manuell validieren müssen – unser System zielt daher darauf ab, eine wachsame, genaue und automatisierte Überwachungsfunktion bereitzustellen, um dies zu beheben“, sagte Dr. Peter Kennedy, der das System konzipierte.

„In manchen Teilen Europas beruht die Erkennung auf dem Fang von Hornissen – aber solche Fallen töten viele einheimische Insekten und tragen kaum dazu bei, die Zahl der asiatischen Hornissen zu beeinflussen.“

„VespAI tötet keine Nichtzielinsekten und eliminiert somit die Auswirkungen des Fangs auf die Umwelt. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass lebende Hornissen gefangen und bis zum Nest zurückverfolgt werden können, was die einzig wirksame Möglichkeit ist, sie zu vernichten.“

Während des Projekts wurde das System ausgiebig auf der Insel Jersey getestet, die aufgrund ihrer Nähe zu Frankreich häufig von asiatischen Hornissen befallen wird. Während dadurch der Monitor sowohl asiatischen Hornissen als auch europäischen Hornissen und einer Vielzahl anderer Insekten ausgesetzt war, konnte der Erkennungsalgorithmus von VespAI erfolgreich zwischen diesen unterscheiden, selbst wenn sie in großer Zahl vorhanden waren.

„Das ist der Vorteil unseres Systems – seine hohe Genauigkeit bedeutet, dass es andere Arten nicht fälschlicherweise identifiziert oder asiatische Hornissen, die es besuchen, übersieht“, sagte Dr. O’Shea-Wheller.

An dem Forschungsprojekt waren sowohl Biologen als auch Datenwissenschaftler des Environment and Sustainability Institute, des Centre for Ecology and Conservation und des Institute for Data Science and Artificial Intelligence der University of Exeter beteiligt.

In diesem Jahr wird das Team in Zusammenarbeit mit Defra, der National Bee Unit, der British Beekeepers Association und Vita Bee Health mit der Bereitstellung zusätzlicher Prototypen beginnen. Da im Jahr 2023 im Vereinigten Königreich eine Rekordzahl an Sichtungen asiatischer Hornissen zu verzeichnen ist, zielt das System darauf ab, die Ausgrenzungsbemühungen zu einem möglicherweise entscheidenden Zeitpunkt zu verstärken.

„Das vorgeschlagene Gerät könnte sich als leistungsstarkes Werkzeug bei der frühzeitigen Bestimmung des Vorkommens asiatischer Hornissen in einem Gebiet erweisen und damit eine wichtige Lücke schließen“, sagte Alistair Christie, leitender wissenschaftlicher Leiter für invasive Arten in Jersey und Teil der gemeinsamen Tests Bemühung.

Das in der Zeitschrift veröffentlichte Papier Kommunikationsbiologieträgt den Titel „VespAI: ein auf Deep Learning basierendes System zur Erkennung invasiver Hornissen.“