Forscher setzen KI ein, um die Bewegungen von gefährdeten Delfinarten zu beobachten, die im Amazonas leben.
Die Studie nutzte maschinelles Lernen (AI), um die Bewegungen von zwei Delfinarten in einem großen Überschwemmungsgebiet zu verfolgen, das jedes Jahr in der Regenzeit überflutet wird.
Dabei wurde ein neuronales Netz trainiert, um die einzigartige akustische Kommunikation der Delfine - Schnalzen und Pfeifen - zu erkennen und zu verfolgen.
Die akustische Verfolgung ist weniger störend als herkömmliche Methoden wie GPS-Etiketten, Boote oder Drohnen aus der Luft. Die Forscher wollen das System nutzen, um die Bewegungen der Delfine zu überwachen und Schutzmaßnahmen zu entwickeln.
"Der Schall ist wahrscheinlich der einzige uns bekannte Sinn, den wir alle auf der Erde teilen", sagt Michel André, Mitautor der Studie an der Technischen Universität Katalonien in Barcelona, Spanien.
Die Forschung konzentriert sich auf 2 Arten, den Boto (Inia geoffrensis), auch bekannt als Rosa Flussdelfin, und der Tucuxi (Sotalia fluviatilis).
Das Team positionierte Unterwassermikrofone an verschiedenen Stellen im Mamirauá-Reservat im brasilianischen Amazonas-Regenwald, um die von den Delfinen erzeugten Geräusche aufzunehmen.
Beide Delfinarten sind derzeit vom Aussterben bedroht: Die Boto-Population nimmt Schätzungen zufolge alle zehn Jahre um 50% ab, die Tucuxi-Population alle neun Jahre.
Wie AI geholfen hat
Das KI-Modell war in der Lage, die Delphingeräusche von der Kakophonie der Amazonasumgebung zu unterscheiden.
Die Forscher speisten Audioaufnahmen in ein neuronales Deep-Learning-Netzwerk ein, das Geräusche in Echtzeit kategorisieren kann, "genau wie wir es mit unserem eigenen Gehirn tun", so André.
Die Fähigkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, wäre ohne KI "fast unmöglich", sagt Federico Mosquera-Guerra, ein Forscher, der an der Nationalen Universität von Kolumbien in Bogotá Amazonas-Delfine untersucht.
Das KI-System wurde darauf trainiert, drei Arten von Geräuschen zu erkennen: die von Delfinen, Regenfällen und Bootsmotoren erzeugten.
Da beide Delfinarten häufig Echoortungsklicks zur Navigation und Pfeiftöne zur Kommunikation verwenden, konnten die Forscher durch die Identifizierung dieser Töne ihre Bewegungen aufzeichnen.
Da Botos und Tucuxis unterschiedliche Pfeifmuster haben, kann das neuronale Netz zwischen den beiden Arten unterscheiden. Das Modell könnte auch Bootsbewegungen überwachen, um mögliche Wechselwirkungen zwischen Bootsverkehr und Delfinpopulationen abzuschätzen.
Für die Zukunft plant das Team, die Fähigkeiten des neuronalen Netzes zu erweitern, um auch andere Wassertierarten zu erkennen.
Die Nützlichkeit der KI für den Naturschutz ist in diesem Jahr durch Studien gut belegt worden. Forscher im Vereinigten Königreich nutzen KI, um Verfolgung der Papageientaucherpopulationenund ein KI-gestütztes System unterstützt die Bemühungen um den invasiven Pazifischen Lachs einschränken in den europäischen Wasserstraßen.
