Die Technik nutzt künstliche Intelligenz, um die Rückenflossen von Haien zu analysieren, die für jeden Hai einzigartig sind. Um das System zu trainieren, verwendeten die Forscher Ben Hughes und Tilo Burghardt einen Datensatz von 240 Fotografien. Auch wenn sich das nach einer relativ geringen Datenmenge anhört, funktionierte es tatsächlich mit einer Genauigkeit von 81 Prozent.
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Dies ist nicht das erste Mal, dass eine solche Technologie zur Verfolgung von Meerestieren eingesetzt wird. Vor einigen Jahren verwendeten Forscher am Eckerd College in St. Petersburg, Florida, Computer-Vision- und Signalverarbeitungstechniken, um Delfine zu identifizieren anhand ihrer Flossenumrisse.
Im Gegensatz zu diesem Projekt entschieden sich Hughes und Burghardt dafür, die Flossenumrisse als Hauptmaßstab durch die einzigartigen Konturen eines bestimmten Segments der Rückenflosse eines Hais zu ersetzen.
„Die Idee hinter der Verwendung von Teilen der Flossenkontur besteht darin, die individuelle Erkennung robuster zu machen“, sagte Hughes gegenüber Digital Trends. „Diese Robustheit ermöglicht auch lokale Veränderungen der Flossenform, beispielsweise aufgrund von Schäden im Laufe der Zeit B. Wasserlinienverdeckungen – das heißt, wenn ein Teil der Flosse nicht sichtbar ist, weil er sich unterhalb der Wasserlinie befindet Wasserlinie. Aus technischer Sicht ist es auch robust gegenüber Fehlern bei der Flossenkonturerkennung, die durch die automatische Extraktion von Flossenkonturen aus Bildern entstehen können.“
In der Vergangenheit konnten Forscher, die Haie verfolgten, einige außergewöhnliche Verhaltensweisen aufdecken. Beispielsweise entdeckten Forscher des White Shark Trust im Jahr 2005, dass ein Weißer Hai namens Nicole über einen Zeitraum von neun Monaten von Südafrika nach Australien und wieder zurück schwamm. Die Möglichkeit, Haie mithilfe von KI besser zu überwachen, wird hoffentlich mehr von diesem faszinierenden Verhalten ans Licht bringen.
„Das Ziel dieses Finprinting-Identifikationssystems besteht darin, eine internationale Online-Datenbank zu erstellen Zunächst für Weißhai-Wissenschaftler auf der ganzen Welt zugänglich machen und dann in einem zweiten Schritt öffnen Nicht-Wissenschaftler“, Michael Scholl, CEO der Save Our Seas Foundation, sagte gegenüber Digital Trends. „Es ist unmöglich geworden, Datenbanken [zur Identifizierung von Haien] manuell und visuell zu verwalten umfassen Hunderttausende Bilder und Tausende von Personen ohne automatische Identifizierung System. Die Technologie ermöglicht jetzt sehr effektive Identifizierungs- und Datenbankverwaltungstools, die das Leben von Forschern effizienter und effektiver machen werden.“
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