Ein Forschungsteam unter der Leitung von PD Dr. Raffael Ernst von der Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung hat ein neues KI-basiertes Modell entwickelt, das die akustische Erfassung von Fröschen und Kröten in Mitteleuropa revolutioniert. Das Modell mit dem Namen „AnuraPAM“ ermöglicht eine automatisierte Analyse der Rufe von 14 verschiedenen Amphibienarten und stellt somit einen bedeutenden Fortschritt für den Naturschutz und das Monitoring dieser gefährdeten Tiere dar.
Die Bedeutung dieser Entwicklung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden, da Frösche und Kröten weltweit zu den am stärksten bedrohten Wirbeltieren zählen. Laut aktuellen Daten ist die Situation alarmierend: Zwischen 1970 und 2020 ist der Bestand an Süßwasserlebewesen um beeindruckende 85 Prozent gesunken, wobei Amphibien besonders betroffen sind. Die Rote Liste der Weltnaturschutzunion (IUCN) klassifiziert 41 Prozent aller Amphibienarten als gefährdet. In Europa ist fast die Hälfte der Süßwasserlebensräume, die für das Überleben dieser Arten entscheidend sind, in Gefahr.
Um den Rückgang der Amphibienpopulationen effektiv zu bekämpfen, sind zuverlässige und breit einsetzbare Monitoring-Methoden unerlässlich. Dr. Ernst erklärt, dass traditionelle Erfassungsmethoden oft kostspielig, zeitaufwendig und räumlich limitiert sind. Passive akustische Monitoringmethoden (PAM) bieten hier eine vielversprechende Alternative. Während in der Vogelbeobachtung bereits automatisierte Erkennungssysteme etabliert sind, wurde die Lauterkennung von Amphibien bisher kaum entwickelt.
Im Rahmen einer Kooperation mit der Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden hat das Team um Dr. Ernst innovative, KI-gestützte Modelle entwickelt, die in der Lage sind, die Rufe von 14 mitteleuropäischen Amphibienarten genau zu identifizieren. Die Technik von „AnuraPAM“ basiert auf der Deep-Learning-Plattform BirdNET, die zuvor für die Analyse von Vogelstimmen verwendet wurde. Die Modelle analysieren die aufgenommenen Rufe und klassifizieren sie automatisch nach Art.
Die Auswahl der Amphibienarten, die in das System aufgenommen wurden, ist umfassend und reicht von weit verbreiteten Arten wie der Erdkröte (Bufo bufo) und dem Grasfrosch (Rana temporaria) bis hin zu selteneren Arten wie der Geburtshelferkröte (Alytes obstetricans) und der Kreuzkröte (Epidalea calamita). Die Forscher haben herausgefunden, dass die automatisierte akustische Bestimmung für die meisten untersuchten Arten zuverlässig ist. Besonders herausfordernd war die genaue Unterscheidung innerhalb des Pelophylax-Komplexes, zu dem mehrere Arten gehören, deren Rufe sich durch Hybridisierung überlappen können.
Für das Training der KI-Modelle wurden verschiedene Quellen verwendet, darunter private Sammlungen von Amphibienrufen und wissenschaftliche Online-Archive. Florian Meerheim, ein Mitglied der Arbeitsgruppe Bioakustik an der HTW Dresden, betont, dass die Qualität und die repräsentative Zusammensetzung der Trainingsdaten entscheidend für die Zuverlässigkeit des Modells sind. Eine besonders wertvolle Sammlung enthielt umfassende Metadaten zu den Aufnahmen, die über einen Zeitraum von 52 Jahren aus 54 verschiedenen Fundorten in 11 europäischen Ländern gesammelt wurden.
Die Ergebnisse des Projekts sind vielversprechend: Das leistungsfähigste Modell von „AnuraPAM“ übertraf sogar bestehende Vergleichsmodelle, obwohl es mit kleineren Trainingsdatensätzen trainiert wurde. Die entwickelten Modelle sind als gebrauchsfertige Klassifikatoren für verschiedene Audiosoftware-Programme verfügbar, was ihre Anwendung in der Praxis erheblich erleichtert.
Ein weiterer Vorteil von „AnuraPAM“ ist die Möglichkeit der Nutzung über mobile Apps, wie die Android-App BatGizmo, die ursprünglich für die Erkennung von Fledermausrufen entwickelt wurde. Diese Zugänglichkeit macht das System besonders attraktiv für Citizen-Science-Projekte, die eine immer wichtigere Rolle bei der Erfassung von Biodiversitätsdaten spielen.
Zusammenfassend eröffnet „AnuraPAM“ neue Perspektiven für das Monitoring und den Schutz gefährdeter Amphibienarten. Durch die Nutzung passiver akustischer Methoden können großflächige Erhebungen mit geringem Aufwand durchgeführt werden, was es ermöglicht, den Erfolg von Schutzmaßnahmen zu überwachen und gezielte Strategien zur Erhaltung dieser bedrohten Tiere zu entwickeln.
