{"id":5550,"date":"2023-09-17T15:10:59","date_gmt":"2023-09-17T15:10:59","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=5550"},"modified":"2024-03-28T00:42:58","modified_gmt":"2024-03-28T00:42:58","slug":"ai-and-machine-learning-join-the-fight-to-protect-the-amazon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/09\/ai-and-machine-learning-join-the-fight-to-protect-the-amazon\/","title":{"rendered":"KI und maschinelles Lernen k\u00e4mpfen gemeinsam f\u00fcr den Schutz des Amazonas"},"content":{"rendered":"

Der Amazonas-Regenwald ist mit einer Fl\u00e4che von 2,3 Millionen Quadratmeilen der gr\u00f6\u00dfte Regenwald der Welt und die artenreichste Region.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Der Amazonas, der sich \u00fcber neun L\u00e4nder erstreckt, ist f\u00fcr die Gesundheit unseres Planeten von entscheidender Bedeutung, da er Kohlendioxid absorbiert, das Wetter reguliert und unz\u00e4hligen Arten Lebensraum bietet.\u00a0<\/span><\/p>\n

Abholzung und illegale Landnutzung bedrohen das Amazonasgebiet seit Jahrzehnten und f\u00fchren zu einem gro\u00dffl\u00e4chigen Verlust von Lebensraum und nahezu irreversiblen Sch\u00e4den am \u00d6kosystem.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nach Angaben von <\/span>Amazonas-Schutz<\/span><\/a>Allein im Jahr 2022 gingen fast 5 Millionen Hektar Regenwald verloren, was einem Anstieg von 21% gegen\u00fcber dem Vorjahr entspricht.<\/span><\/p>\n

KI-L\u00f6sungen f\u00fcr den Naturschutz<\/span><\/h2>\n

Tief im Amazonas-Regenwald w\u00fchlen sich Tiere durch das Unterholz, ohne zu merken, dass sie von Kameras und Mikrofonen erfasst werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Bilder und Aufnahmen geben nicht nur einen spannenden Einblick in das Leben der Tiere im Regenwald - sie sind Teil eines ausgekl\u00fcgelten KI-gesteuerten Projekts zur Bek\u00e4mpfung der Entwaldung.<\/span><\/p>\n

\"Abouti\"
Einige Arten des Agouti-Nagetiers sind im kolumbianischen Amazonasgebiet vom Aussterben bedroht. Quelle: Shutterstock.<\/figcaption><\/figure>\n

Durch die Nutzung von Daten, maschinellem Lernen (ML) und Cloud-Technologie entwickeln Experten innovative Programme, die darauf abzielen, Entwaldungsmuster zu erkennen und handlungsf\u00e4hige Daten f\u00fcr politische Entscheidungstr\u00e4ger bereitzustellen.\u00a0<\/span><\/p>\n

KI ist zu einem integralen Bestandteil der globalen Naturschutzbem\u00fchungen geworden und bietet Forschern die M\u00f6glichkeit, Daten von Sensoren, Kameras und Satelliten zu kombinieren.<\/span><\/p>\n

Projekt Guacamaya<\/span><\/a>eine Zusammenarbeit zwischen dem Alexander-von-Humboldt-Institut, dem CinfonIA-Forschungszentrum an der Universidad de los Andes, dem Instituto Sinchi und <\/span>Microsofts AI for Good Lab<\/span><\/a>zielt auf die \u00dcberwachung der Entwaldung und der biologischen Vielfalt im kolumbianischen Amazonasgebiet ab.<\/span><\/p>\n

Juan Lavista Ferres, Vice President und Chief Data Scientist im AI for Good Lab von Microsoft, beschreibt: \"Dieses Projekt wird nicht alle Probleme von Amazon l\u00f6sen, aber es wird eines l\u00f6sen, das meiner Meinung nach grundlegend ist: Man kann ein Problem nicht l\u00f6sen, wenn man es nicht messen kann.\"<\/span><\/p>\n

Ein dreigleisiger Ansatz<\/span><\/h2>\n

Die F\u00e4higkeit der KI, mit Daten \u00fcber mehrere Modalit\u00e4ten hinweg zu arbeiten, erm\u00f6glicht den Forschern eine detaillierte Darstellung dieser riesigen und komplexen Umgebung.\u00a0<\/span><\/p>\n

Satellitendaten liefern beispielsweise eine Makroanalyse des Waldes, einschlie\u00dflich Abholzungen, illegalem Bergbau und \u00c4nderungen der Landnutzung.\u00a0<\/span><\/p>\n

Gleichzeitig verfolgen Kameras und Sensoren am Boden die Auswirkungen von Makrover\u00e4nderungen auf die lokale biologische Vielfalt, z. B. den Verlust von Lebensr\u00e4umen.<\/span><\/p>\n

So geht's Das Projekt Guacamaya kombiniert verschiedene KI-Systeme:<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Satellitendaten f\u00fcr die Makrofl\u00e4chenanalyse<\/span><\/h3>\n

Die erste Komponente des Projekts Guacamaya ist die Nutzung von Satellitendaten aus <\/span>Planet Labs<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Satellitendaten versorgen das Projekt t\u00e4glich mit hochaufl\u00f6senden Bildern des Amazonas-Regenwaldes und erm\u00f6glichen so eine \u00dcberwachung nahezu in Echtzeit. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um rasche Ver\u00e4nderungen der Waldbedeckung oder Hinweise auf illegale Aktivit\u00e4ten zu erkennen.<\/span><\/p>\n

\"Amazonas-KI\"
Satellitendaten liefern Forschern nahezu in Echtzeit Analysen des Amazonas-Regenwaldes. Quelle: Shutterstock.<\/figcaption><\/figure>\n

Die f\u00fcr diese Phase entwickelten KI-Modelle werden so trainiert, dass sie nach Indikatoren f\u00fcr Abholzung oder illegalen Bergbau suchen, z. B. nach nicht genehmigten Stra\u00dfen oder Rodungen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Durch die Automatisierung der Satelliten\u00fcberwachung kann das Team die kolumbianischen Beh\u00f6rden alarmieren, sobald eine verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4t auftritt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Schritt 2: Versteckte Kameras f\u00fcr ebenerdige Einblicke<\/span><\/h3>\n

Versteckte Kameras werden strategisch im kolumbianischen Amazonasgebiet platziert, um Satellitendaten zu erg\u00e4nzen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Diese Kameras nehmen t\u00e4glich Tausende von Fotos auf und speisen sie in KI-Modelle ein, die Tiere identifizieren und klassifizieren.\u00a0<\/span><\/p>\n

Neben der Verfolgung von Artenbewegungen auf dem Regenwaldboden dient dies auch als Warnsystem. <\/span>Wenn beispielsweise Tiere au\u00dferhalb ihres nat\u00fcrlichen \u00d6kosystems gefunden werden, k\u00f6nnte dies auf lokale Ver\u00e4nderungen hinweisen, die weitere Untersuchungen erfordern.<\/p>\n

Schritt 3: Bioakustik zur Klassifizierung von Tieren<\/span><\/h3>\n

Schlie\u00dflich beinhaltet das Projekt Guacamaya auch Schalldaten oder bioakustische Daten, die direkt im Amazonas-Regenwald aufgenommen wurden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mit speziellen Ger\u00e4ten werden die nat\u00fcrlichen Ger\u00e4usche des Waldes aufgezeichnet und die Daten in KI-Modelle eingespeist.<\/span> Sie sind darauf trainiert, zwischen Vogel- und Nicht-Vogelger\u00e4uschen zu unterscheiden und sie bestimmten Arten zuzuordnen.<\/span><\/p>\n

\"Amazonas-KI\"
Ein bedrohter Gro\u00dfer Gr\u00fcner Ara. Quelle: Shutterstock.<\/figcaption><\/figure>\n

Mit einer Identifizierungszuverl\u00e4ssigkeit von \u00fcber 80% helfen diese KI-Modelle Wissenschaftlern, das Verhalten von Tieren zu verstehen, die Migration von Arten zu verfolgen und das Vorhandensein von invasiven oder gef\u00e4hrdeten Arten zu erkennen.<\/span><\/p>\n

Bek\u00e4mpfung der Entwaldung in Brasilien<\/span><\/h2>\n

In einem weiteren Projekt arbeitet Microsoft mit der Umweltorganisation Imazon und der gemeinn\u00fctzigen Organisation <\/span>PrevisIA<\/span><\/a> in Brasilien zur Aufdeckung von illegalem Bergbau und Entwaldung durch Satellitenanalyse.<\/span><\/p>\n

\"Wir verwenden PrevisIA, um die Risikogebiete zu erkennen und Ma\u00dfnahmen zur Vermeidung von Abholzung zu ergreifen\", sagt Carlos Souza, ein leitender Forscher bei Imazon.<\/span><\/p>\n

Zu Beginn dieses Jahres wurde das Waldgebiet in Triunfo do Xingu dezimiert, wobei in nur einem Monat eine Fl\u00e4che von 700 Fu\u00dfballfeldern verloren ging. <\/span>Laut PrevisIA ist dies auch die Region mit dem h\u00f6chsten Risiko f\u00fcr eine weitere Entwaldung im Jahr 2023. <\/span><\/p>\n

Bis Ende des Jahres werden nach Sch\u00e4tzungen der AI etwa 271,52 Quadratkilometer Wald verloren gehen.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Amazonas-KI\"
Das Amazonasgebiet ist st\u00e4ndig von der Abholzung bedroht, die in den letzten Jahren kaum nachgelassen hat. Quelle: Shutterstock.<\/figcaption><\/figure>\n

Carlos Souza Jr., leitender Forscher bei Imazon und Projektkoordinator von PrevisIA, hob die proaktive Kraft dieses Ansatzes hervor: <\/span>\"Bestehende Modelle zur Vorhersage der Entwaldung waren langfristig angelegt und betrachteten, was in Jahrzehnten passieren w\u00fcrde. Wir brauchten ein neues Instrument, das der Verw\u00fcstung zuvorkommen konnte.<\/p>\n

Mit einer Kombination aus Geostatistik und historischen Daten ber\u00fccksichtigt das Modell Variablen, die die Entwaldung hemmen oder f\u00f6rdern, wie etwa von indigenen Gemeinschaften gesch\u00fctzte Fl\u00e4chen.<\/span><\/p>\n

\"\"
Die PrevisIA-Karte und Statistiken. Quelle: Imazon<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

PrevisIA kommt auch lokalen Akteuren zugute, darunter Banken und Unternehmen, die die Daten nutzen, um umweltbewusste Entscheidungen zu treffen.<\/span><\/p>\n

Von reaktiver zu proaktiver Konservierung<\/span><\/h3>\n

Die F\u00e4higkeit der KI, mit komplexen Daten nahezu in Echtzeit zu arbeiten, unterst\u00fctzt ein neues Paradigma des proaktiven Naturschutzes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Fr\u00fcher verlie\u00dfen sich die Forscher in erster Linie auf manuell erhobene Felddaten, die die Dynamik eines so gro\u00dfen Gebiets wie des Amazonas nicht erfassen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Jos\u00e9 Godofredo Pires dos Santos, Staatsanwalt in Par\u00e1, beschrieb die Notwendigkeit von Pr\u00e4ventivma\u00dfnahmen mit den Worten: \"Wir wollen nicht immer wieder anr\u00fccken m\u00fcssen, wenn der Schaden schon angerichtet ist.\"<\/span><\/p>\n

Die Forscher weisen darauf hin, dass das letztendliche Ziel darin besteht, diese Modelle als Open Source f\u00fcr andere globale Projekte zu nutzen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Rolle der KI im Naturschutz: Beispiele aus dem Jahr 2023<\/span><\/h2>\n

In einer Welt, die mit dem Klimawandel, dem Verlust von Lebensr\u00e4umen und dem R\u00fcckgang der biologischen Vielfalt zu k\u00e4mpfen hat, greifen herk\u00f6mmliche Schutzmethoden oft zu kurz.<\/span><\/p>\n

2023 gab es eine Reihe faszinierender Naturschutzprojekte, die KI und maschinelles Lernen nutzen.<\/p>\n

Hier sind drei Beispiele aus den letzten Monaten:<\/p>\n

Akustische \u00dcberwachung von Amazonas-Flussdelfinen<\/span><\/h3>\n

Forscher der Technischen Universit\u00e4t von Katalonien in Barcelona trainierten ein neuronales Netz, um zwei gef\u00e4hrdete Delfinarten im Amazonas - Boto und Tucuxi - anhand ihrer einzigartigen akustischen Kommunikation zu unterscheiden.<\/span><\/p>\n

Durch die Installation von Unterwassermikrofonen im Mamirau\u00e1-Reservat im brasilianischen Amazonas-Regenwald kann das Team Flussdelfine mit minimaler St\u00f6rung \u00fcberwachen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die <\/span>KI-Technologie<\/span><\/a> hilft, Delphinger\u00e4usche von anderen Umweltger\u00e4uschen zu unterscheiden.<\/span><\/p>\n

Norwegens KI-gest\u00fctzte Fischeinwanderungskontrolle<\/span><\/h3>\n

Der Pazifische Lachs, eine invasive Art, bedroht die heimischen Atlantiklachs-Populationen in den europ\u00e4ischen Gew\u00e4ssern.\u00a0<\/span><\/p>\n

Huawei und Berlev\u00e5g Jeger-og Fiskerforening (BJFF) bauten ein KI-Fischfiltersystem im norwegischen Fluss Storelva.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"AI
Pazifischer Lachs hat besondere Merkmale, die von der KI erkannt werden k\u00f6nnen. Quelle: Wikimedia Commons<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Verwendung eines Computer-Vision-Modells (CV), <\/span>dieses System<\/span><\/a> kann mit 90%-Genauigkeit zwischen atlantischem und pazifischem Lachs unterscheiden und die invasiven Arten in eine Haltebucht umleiten, bevor sie ins Meer entlassen werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dieses innovative System \"sieht\" den invasiven pazifischen Lachs und verhindert sicher, dass er in europ\u00e4ische Gew\u00e4sser eindringt.<\/p>\n

Z\u00e4hlen von Papageientauchern in Gro\u00dfbritannien<\/span><\/h3>\n

Papageientaucher, geliebte, aber gef\u00e4hrdete Seev\u00f6gel im Vereinigten K\u00f6nigreich, waren in der Vergangenheit nur schwer zu \u00fcberwachen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die F\u00f6rster z\u00e4hlten sie traditionell von Hand - eine m\u00fchsame und zeitaufw\u00e4ndige Aufgabe. <\/span><\/p>\n

In Zusammenarbeit mit Microsoft, Avanade und NatureScot wird SSE Renewables Steuerung eines KI-Systems<\/a> um auf der Isle of May vor der schottischen K\u00fcste Papageientaucher zu z\u00e4hlen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Kameras fangen Live-Aufnahmen von Papageientauchern ein, und ein <\/span>AI <\/span>Modell trainiert\u00a0auf markierten Bildern k\u00f6nnen einzelne V\u00f6gel mit minimalen menschlichen Eingriffen unterschieden werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Zukunft der KI im Naturschutz<\/span><\/h2>\n

Die wachsende Bedeutung der k\u00fcnstlichen Intelligenz f\u00fcr den Naturschutz hat ihre Wirksamkeit in verschiedenen \u00d6kosystemen bewiesen - vom Amazonas bis zu europ\u00e4ischen Wasserstra\u00dfen und schottischen K\u00fcsten.\u00a0<\/span><\/p>\n

KI ist ein Multiplikator, der den Forschern hilft, den \u00dcberblick \u00fcber komplexe biodynamische Daten zu behalten. <\/span><\/p>\n

In dem Ma\u00dfe, in dem die f\u00fcr das Training und den Einsatz von KI-Modellen erforderliche Infrastruktur zug\u00e4nglicher wird, wird es einfacher, Modelle f\u00fcr einzigartige Naturschutzprobleme zu erstellen, selbst wenn keine gro\u00dfen Ressourcen zur Verf\u00fcgung stehen.\u00a0<\/span><\/p>\n

In Zukunft werden Natursch\u00fctzer in der Lage sein, hochentwickelte, leichtgewichtige KI-Systeme mit minimalem Fachwissen zu entwickeln.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Der Amazonas-Regenwald ist mit einer Fl\u00e4che von 2,3 Millionen Quadratmeilen der gr\u00f6\u00dfte Regenwald der Welt und die Region mit der gr\u00f6\u00dften biologischen Vielfalt. Der sich \u00fcber neun L\u00e4nder erstreckende Amazonas ist f\u00fcr die Gesundheit unseres Planeten von entscheidender Bedeutung, da er Kohlendioxid absorbiert, das Wetter reguliert und Lebensraum f\u00fcr unz\u00e4hlige Arten bietet. Abholzung und illegale Landnutzung bedrohen das Amazonasgebiet seit Jahrzehnten, was zu einem gro\u00dffl\u00e4chigen Verlust von Lebensraum und nahezu irreversiblen Sch\u00e4den am \u00d6kosystem f\u00fchrt. Nach Angaben von Amazon Conservation gingen allein im Jahr 2022 fast 5 Millionen Hektar Regenwald verloren, was einem Anstieg von 21% gegen\u00fcber dem Vorjahr entspricht. 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