Die Wildnis ist riesig und vielfältig und beherbergt Millionen Tierarten. Für Ökologen ist die Identifizierung und Beschreibung dieser Tiere der Schlüssel zu einer erfolgreichen Forschung. Das kann eine große Herausforderung sein – aber künstliche Intelligenz kann möglicherweise helfen.
In einem neuen Bericht, der diese Woche veröffentlicht wird, zeigen Forscher, wie sie einen Deep-Learning-Algorithmus trainiert haben, um Tiere in Bildern automatisch zu identifizieren, zu zählen und zu charakterisieren. Das System nutzte Fotos, die von bewegungsempfindlichen Kamerafallen aufgenommen wurden, die Bilder von den Tieren machen, ohne sie ernsthaft zu stören.
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„Wir haben gezeigt, dass wir mithilfe von Computern automatisch Informationen aus Wildtierfotos extrahieren können, beispielsweise über die Art, die Anzahl der Tiere und das, was die Tiere tun.“ Margaret Kosmala, ein wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Harvard University, sagte gegenüber Digital Trends. „Das Neuartige ist, dass dies das erste Mal ist, dass gezeigt wurde, dass es möglich ist, dies so genau wie der Mensch zu tun. Künstliche Intelligenz ist immer besser darin geworden, Dinge im menschlichen Bereich zu erkennen – menschliche Gesichter, Innenräume, bestimmte Objekte, wenn sie gut positioniert sind, Straßen und so weiter. Aber die Natur ist chaotisch und auf dieser Fotoserie sind die Tiere oft nur teilweise auf dem Foto zu sehen oder sehr nah oder weit entfernt oder überlappen sich. Als Ökologe finde ich das sehr spannend, weil es uns eine neue Möglichkeit eröffnet, mithilfe von Technologie Wildtiere über große Gebiete und lange Zeiträume zu untersuchen.“
Die Forscher verwendeten Bilder, die von Snapshot Serengeti, einem Citizen-Science-Projekt mit, aufgenommen und gesammelt wurden Stealth-Wildkameras in ganz Tansania verbreitet. Vom Elefanten bis zum Geparden hat Snapshot Serengeti Millionen von Wildtierfotos gesammelt. Die Bilder selbst sind jedoch nicht so wertvoll wie die im Rahmen enthaltenen Daten, einschließlich Details wie Anzahl und Art der Tiere.
Die automatisierte Identifizierung und Beschreibung bietet Ökologen viele Vorteile. Snapshot Serengeti nutzte jahrelang die Aufgabe, Wildtierbilder zu beschreiben, per Crowdsourcing. Mit Hilfe von rund 50.000 Freiwilligen beschriftete die Gruppe über drei Millionen Bilder. Diesen Schatz an beschrifteten Bildern nutzten die Forscher, um ihren Algorithmus zu trainieren.
Anstatt sich nun an Bürgerwissenschaftler zu wenden, können Forscher die mühsame Aufgabe möglicherweise einem Algorithmus übertragen, der die Fotos schnell verarbeiten und ihre wichtigsten Details kennzeichnen kann.
„Jede wissenschaftliche Forschungsgruppe oder Naturschutzgruppe, die versucht, eine Art oder ein Ökosystem zu verstehen und zu schützen, kann in diesem Ökosystem Bewegungssensorkameras einsetzen.“ Jeff Clune, ein Professor für Informatik an der University of Wyoming, sagte. „Wenn Sie beispielsweise Jaguare in einem Wald untersuchen, können Sie entlang von Wegen ein Netzwerk von Bewegungssensorkameras aufstellen. Das System macht dann automatisch Fotos von den Tieren, wenn sie sich vor den Kameras bewegen, und dann wird die K.I. Die Technologie wird die Anzahl der Tiere zählen, die gesehen wurden, und automatisch alle aufgenommenen Bilder löschen, auf denen keine Tiere zu sehen sind, was sich als sehr häufig erweist, da Bewegungssensorkameras durch Wind, fallende Blätter usw. ausgelöst werden. und so weiter."
Ein Papier, das die Forschung detailliert beschreibt wurde diese Woche in der Zeitschrift Proceedings of the National Academy of Sciences veröffentlicht.
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