(C) unter Verwendung eines Motivs von Andrei Suslov / 123RF.com
Vor einem Jahr stellte Google sein KI-Modell SpeciesNet, das nahezu 2500 Arten zuverlässig auf Fotos aus Kamerafallen identifiziert, der Open-Source-Community zur Verfügung. Seitdem hat es Naturschützern in vielen Gegenden der Welt geholfen, ihr automatisch generiertes Bildmaterial auszuwerten, was manuell nahezu unmöglich gewesen wäre.
SpeciesNet wurde ursprünglich mit 65 Millionen gelabelter Bilder von Tieren trainiert und kann nun rund 30 000 Bilder am Tag auf einem Standard-Laptop oder 250 000 Bilder und mehr auf einem Rechner mit einer einfachen Gaming-GPU analysieren. Dabei erkennt es 2498 verschiedene Arten, einschließlich Säugetieren, Vögeln und Reptilien. Das Modell basiert auf einem Convolutional Neural Network und identifiziert Tiere unter verschiedenen Lichtverhältnissen, Blickwinkeln und Entfernungen mit einer Genauigkeit von 94,5 Prozent.
(C) Wildlife Observatory of Australia
Dabei gibt es den Artnamen und eine Erkennungswahrscheinlichkeit aus. Diese Daten helfen wiederum Forschern Größe und Gesundheit der Populationen und ihre Wanderwege, insbesondere als Reaktion auf den Klimawandel, einzuschätzen. Auch die Sichtung seltener und bedrohter Arten ist ein wichtiges Ergebnis.
SpeciesNet hat sich rund um die Welt bewährt, darunter in der Seregenti (Tansania), in anderen afrikanischen Ländern, in Australien oder den USA.
