Auswertung von Bildern auf Social Media Wie Urlaubsfotos beim Tierschutz helfen können

Die Artenvielfalt auf der Erde schrumpft rasant – aber viele bedrohte Tiere werden kaum erfasst. Ein US-Forschungsprojekt namens Wildbook nutzt künstliche Intelligenz, um den Datenmangel zu beheben.
Fotosafari für den guten Zweck

Fotosafari für den guten Zweck

Foto: Klaus Vedfelt / Getty Images

Wer in sozialen Netzwerken Fotos von Zebras oder Walen postet, kann sich unwissentlich um den Tierschutz verdient machen. Forscherinnen und Forscher sind sich einig, dass die Artenvielfalt auf der Erde derzeit mit einem lange nicht da gewesenen Tempo zurückgeht. Bloß wie schnell genau, welche Arten wie sehr bedroht sind und wo am meisten für ihren Schutz getan werden könnte, ist kaum bekannt.

Und hier kommen die Instagram-Fotos ins Spiel. »Diese Bilder enthalten einen Datenschatz, den wir heben und analysieren können, um beim Schutz der Tiere und dem Kampf gegen das Aussterben zu helfen«, erklärte Tanya Berger-Wolf, Leiterin des Translational Data Analytics Institute an der Ohio State University in den USA.

Berger-Wolf stellte am Sonntag auf der Jahrestagung des Wissenschaftsverbands American Association for the Advancement of Science das Projekt Wildbook  vor, die Universität berichtet darüber auf dem Portal Phys.org . Mithilfe künstlicher Intelligenz analysiere das Team Millionen von Bildern bedrohter oder gefährdeter Tierarten, die aus freien Quellen im Internet zusammenkämen – darunter Aufnahmen von Forscherinnen, aus Kamerafallen, Drohnen oder auch von Touristen.

Schon 60.000 Wale und Delfine identifiziert

Von den meisten der mehr als 142.000 Arten auf der Roten Liste sei unbekannt, wie sie sich entwickelten, so Berger-Wolf. »Wenn wir die Afrikanischen Elefanten vor dem Aussterben retten wollen, müssen wir wissen, wie viele es auf der Welt gibt, wo sie sind und wie schnell ihr Bestand schrumpft.« Es gebe aber einfach nicht genug GPS-Peilsender und andere Tracking-Geräte, um den Weg der Tiere zu verfolgen.

Wildbook könne die Datenlücke schnell füllen, weil der Algorithmus nicht nur die Tierart, sondern auch die einzelnen Tiere erkenne. »Alles, was gestreift, gepunktet, faltig oder gekerbt ist«, ergebe ein für die Software nutzbares individuelles Muster, »selbst die Fluke eines Wals oder die Rückenflosse eines Delfins«. So seien bereits mehr als zwei Millionen Fotos zusammengekommen, um 60.000 Wale und Delfine über die Weltmeere zu verfolgen – auch aus Schnappschüssen vom Karibikurlaub. Wer über Orkas forsche, sei dank Wildbook nicht mehr arm an Daten. Weitere Wildbooks gebe es bereits für Zebras, Schildkröten, Giraffen, afrikanische Raubkatzen und andere Arten.

Die Computer ließen sich trainieren, um Dinge zu erkennen, die dem menschlichen Auge entgingen – etwa, ob sich das Streifenmuster einer Zebramutter auch auf ihr Fohlen übertrage oder wie sich Fledermausschädel an die Umwelt anpassten. Berger-Wolf sieht ein neues Forschungsfeld namens »Imageomics« begründet und soll nun ein gleichnamiges Institut leiten, dessen Aufbau aus der US-Staatskasse gefördert wird.

Eine der Herausforderungen sei, wie oft bei künstlicher Intelligenz, die Maschinensprache so zu formulieren, dass sie für Menschen verschiedener kultureller Hintergründe gleichermaßen verständlich sei. Und eine spezielle Herausforderung in diesem Fall: zu verhindern, dass Wilderer die Daten nutzten.

ak