Ein neu entwickelter KI-Algorithmus namens „RAPID“ hat das Potenzial, die Überwachung von Wildtieren revolutionär zu verbessern. Forscher der Universität Stuttgart haben in Zusammenarbeit mit internationalen Partnern, darunter Universitäten und Forschungseinrichtungen, ein Werkzeug geschaffen, das die Identifikation von Tieren wie Jaguaren, Zebras oder Giraffen in Echtzeit ermöglicht. Diese innovative Technologie ist ein bedeutender Schritt im Artenschutz, da sie es Wissenschaftlern erlaubt, die Bewegungen und Verhaltensweisen einzelner Tiere über längere Zeiträume hinweg präzise zu verfolgen, während der Aufwand und die Zeit für die Datenanalyse erheblich reduziert werden.
Die Grundlage der Überwachung von Wildtierpopulationen ist das sogenannte Monitoring, das es Forschern ermöglicht, den Gesundheitszustand und die Stabilität von Tierbeständen zu bewerten. Traditionell geschieht dies durch den Einsatz von Drohnen oder Kamerafallen, die über Monate oder sogar Jahre hinweg Daten sammeln. Eine der größten Herausforderungen dabei ist die ständige Bewegung der Tiere, die sich oft aus dem Sichtfeld der Geräte entfernen und an anderen Orten wieder auftauchen. Um dies zu bewältigen, müssen die Tiere eindeutig identifizierbar sein. Der Algorithmus RAPID nutzt dazu die einzigartigen Fellmuster der Tiere, die wie Fingerabdrücke für den Menschen sind.
Die Funktionsweise von RAPID basiert auf einer umfangreichen Referenzdatenbank, die Bilder von Wildtieren enthält, deren Identität bereits bekannt ist. Diese Datenbank wird kontinuierlich erweitert, indem neue Beobachtungen während des Monitorings hinzugefügt werden. Wenn beispielsweise eine Drohne über ein Gebiet fliegt und Bilder von Tieren aufnimmt, sucht RAPID nach charakteristischen Merkmalen in den Mustern der Tiere, um sie zu identifizieren. Der Algorithmus verwendet dafür sogenannte Deskriptorvektoren, die als mathematische Profile der Tiere fungieren. Durch den Vergleich dieser Vektoren mit den in der Datenbank gespeicherten Vektoren kann RAPID Tiere innerhalb von Sekundenbruchteilen erkennen, vorausgesetzt, sie sind in der Datenbank verzeichnet.
In umfangreichen Tests hat sich RAPID als äußerst präzise erwiesen. An sechs verschiedenen Datensätzen, darunter auch Aufnahmen von Amur-Tigern sowie von Zebras und Jaguaren, erreichte der Algorithmus eine Genauigkeit von 89 bis 99 Prozent. Bei den neuen Datensätzen lag die Genauigkeit bei 80 Prozent für Zebras und 93 Prozent für Jaguaren. Zudem zeigt RAPID beeindruckende Geschwindigkeiten: Auf einem Standard-PC kann der Algorithmus zwischen 40 und 60 Bilder pro Sekunde verarbeiten, während sogar auf Geräten mit geringerer Rechenleistung etwa zehn Bilder pro Sekunde analysiert werden können. Dies ist besonders wichtig, da RAPID auch ohne fortschrittliche Hardware und Grafikprozessoren funktioniert.
Ein weiterer Vorteil von RAPID ist, dass es als Open-Source-Tool bereitgestellt wird und modular aufgebaut ist. Dies bedeutet, dass Naturschutzorganisationen und Forschungsgruppen den Algorithmus problemlos in ihre eigenen Geräte wie Drohnen oder Kamerafallen integrieren können. Eine Voraussetzung ist lediglich, dass die beobachteten Tiere ein einzigartiges Muster aufweisen, was bei einigen Arten wie Elefanten nicht der Fall ist.
Mit RAPID können Forscher nun viel einfacher feststellen, ob ein bestimmtes Tier wiederholt in einem bestimmten Gebiet gesichtet wird und ob sich sein Verhalten im Lauf der Zeit verändert. Dies ermöglicht eine genauere Analyse der Auswirkungen von Umweltveränderungen auf das Verhalten von Wildtieren. Die Entwickler des Algorithmus planen, die Technologie weiterzuentwickeln, um auch andere Tierarten zu identifizieren, die keine auffälligen Muster aufweisen, und um die Robustheit des Systems zu erhöhen, damit es auch unter schwierigen Bedingungen zuverlässig funktioniert.
Der Algorithmus RAPID wurde im Rahmen des Forschungsprojekts „Wildcap“ entwickelt, das von Mai 2021 bis April 2026 läuft. Innerhalb dieses Projekts arbeitet die Flugrobotik-Gruppe des Instituts für Flugmechanik und Flugregelung der Universität Stuttgart mit internationalen Partnern zusammen, um bedrohte Wildtierarten mithilfe von künstlicher Intelligenz und autonomen Flugrobotern zu beobachten. Die Ergebnisse dieser Forschung könnten einen entscheidenden Beitrag zum Schutz gefährdeter Arten leisten und die ökologische Forschung erheblich voranbringen.
