Urlaubsfotos von Zebras und Walen, die Touristen in sozialen Medien posten, können einen Nutzen haben, den sie nie erwartet hätten: Sie helfen Forschern dabei, Informationen über gefährdete Arten aufzuspüren und zu sammeln.
Wissenschaftler verwenden künstliche Intelligenz (KI), um Fotos von Zebras, Haien und anderen Tieren zu analysieren, um Individuen zu identifizieren und zu verfolgen und neue Einblicke in ihre Bewegungen sowie Populationstrends zu bieten.
„Wir haben Millionen von Bildern von gefährdeten und bedrohten Tieren, die von Wissenschaftlern, Kamerafallen, Drohnen und sogar Touristen aufgenommen wurden“, sagte Tanya Berger-Wolf, Direktorin des Translational Data Analytics Institute an der Ohio State University.
„Diese Bilder enthalten eine Fülle von Daten, die wir extrahieren und analysieren können, um Tiere zu schützen und das Aussterben zu bekämpfen.“
Und ein neues Gebiet namens Imageomics bringt die Verwendung von Wildtierbildern einen Schritt weiter, indem es KI verwendet, um biologische Informationen über Tiere direkt aus ihren Fotos zu extrahieren, sagte Berger-Wolf, Professor für Informatik und Ingenieurwesen, Elektro- und Computertechnik und Evolution , Ökologie und Organismusbiologie an der Ohio State University.
Sie diskutierte die jüngsten Fortschritte bei der Verwendung von KI zur Analyse von Wildtierbildern und die Gründung von Imageomics in a Präsentation 20. Februar um die Jahrestagung der American Association for the Advancement of Science. Sie sprach auf der wissenschaftlichen Sitzung „Crowdsourced Science: Freiwillige und maschinelles Lernen schützen die Wildnis für alle.“
Eine der größten Herausforderungen für Umweltschützer ist der Mangel an verfügbaren Daten zu vielen bedrohten und gefährdeten Arten.
„Wir verlieren Biodiversität in einem beispiellosen Tempo und wir wissen nicht einmal, wie viel und was wir verlieren“, sagte Berger-Wolf.
Von den mehr als 142.000 Arten auf der Rote Liste bedrohter Arten der IUCNder Status von mehr als der Hälfte ist nicht bekannt, weil es nicht genügend Daten gibt oder ihre Bevölkerungsentwicklung ungewiss ist.
„Wenn wir afrikanische Elefanten vor dem Aussterben bewahren wollen, müssen wir wissen, wie viele es auf der Welt gibt, wo sie sind und wie schnell sie zurückgehen“, sagte Berger-Wolf.
„Wir haben nicht genug GPS-Halsbänder und Satelliten-Tags, um alle Elefanten zu überwachen und diese Fragen zu beantworten. Aber wir können KI-Techniken wie maschinelles Lernen verwenden, um Bilder von Elefanten zu analysieren und viele der benötigten Informationen bereitzustellen.“
Berger-Wolf und ihre Kollegen erstellten ein System namens Wildbuch das Computervisionsalgorithmen verwendet, um Fotos zu analysieren, die von Touristen im Urlaub aufgenommen wurden, und Forscher auf diesem Gebiet, um nicht nur Tierarten, sondern auch Individuen zu identifizieren.
„Unsere KI-Algorithmen können Personen anhand von Streifen, Flecken, Falten oder Kerben identifizieren – sogar die Form einer Walegel oder die Rückenflosse eines Delphins“, sagte sie.
Zum Beispiel enthält Wildbook mehr als 2 Millionen Fotos von etwa 60.000 eindeutig identifizierten Walen und Delfinen aus der ganzen Welt.
„Dies ist jetzt eine der Hauptquellen für Informationen, die Wissenschaftler über Killerwale haben – sie sind nicht mehr datenarm“, sagte sie.
Neben Haien und Walen gibt es Wildbücher für Zebras, Schildkröten, Giraffen, afrikanische Fleischfresser und andere Arten.
Berger-Wolf und ihre Kollegen haben einen KI-Agenten entwickelt, der öffentlich geteilte Social-Media-Beiträge nach relevanten Arten durchsucht. Das bedeutet, dass viele Urlaubsfotos von Haien, die sie zum Beispiel in der Karibik gesehen haben, in Wildbook für Wissenschaft und Naturschutz verwendet werden, sagte sie.
Zusammen mit Informationen darüber, wann und wo Bilder aufgenommen wurden, können diese Fotos zur Erhaltung beitragen, indem sie Populationszahlen, Geburts- und Todesdynamik, Artenvielfalt, soziale Interaktionen und Interaktionen mit anderen Arten, einschließlich Menschen, liefern, sagte sie.
Dies war sehr nützlich, aber Berger-Wolf sagte, dass die Forscher versuchen, das Feld mit Imageomics voranzubringen.
„Die Fähigkeit, biologische Informationen aus Bildern zu extrahieren, ist die Grundlage der Imageomik“, erklärte sie. „Wir bringen Maschinen bei, Dinge in Bildern zu sehen, die Menschen vielleicht übersehen haben oder nicht sehen können.“
Ist zum Beispiel das Streifenmuster eines Zebras dem Muster seiner Mutter auf sinnvolle Weise ähnlich, und wenn ja, kann dies Aufschluss über ihre genetischen Ähnlichkeiten geben? Wie verändern sich die Schädel von Fledermausarten mit den Umweltbedingungen und welche evolutionäre Anpassung treibt diese Veränderung an? Diese und viele andere Fragen können durch die maschinelle Lernanalyse von Fotos beantwortet werden.
Die National Science Foundation gewährte dem Staat Ohio im September 15 Millionen US-Dollar, um die Gründung des Imageomics Institute zu leiten, das Wissenschaftlern aus der ganzen Welt in diesem neuen Bereich helfen wird. Berger-Wolf ist Principal Investigator des Instituts.
Da der Einsatz von KI bei der Analyse von Wildtierbildern weiter zunimmt, wird laut Berger-Wolf ein Schlüssel darin bestehen, sicherzustellen, dass die KI gerecht und ethisch vertretbar eingesetzt wird.
Zum einen müssen die Forscher sicherstellen, dass es keinen Schaden anrichtet. Beispielsweise müssen Daten geschützt werden, damit sie nicht von Wilderern verwendet werden können, um gefährdete Arten anzugreifen.
Aber es muss mehr als nur das sein.
„Wir müssen sicherstellen, dass es sich um eine Mensch-Maschine-Partnerschaft handelt, in der Menschen der KI vertrauen. Die KI sollte von Natur aus partizipativ sein und Menschen, Daten und geografische Standorte verbinden“, sagte sie.