Künstliche Intelligenz (KI) wird es in den kommenden Jahren einfacher machen, die besten Methoden zum Schutz gefährdeter Wildtiere zu bestimmen, während die derzeitigen Methoden die Technologie kaum sinnvoll nutzen, erklärte ein Experte gegenüber Fox News Digital.
„Wenn Sie diese Daten mit der Zeit in eine KI-Engine einspeisen, erhalten Sie immer bessere Informationsmodelle oder Warnungen und können vielleicht sogar Dinge tun, wie Sie im Voraus zu warnen, wenn Sie glauben, dass etwas passieren könnte. Sie können ihre Migrationsmuster verfolgen und sagen: „Jedes Mal, wenn sie das tun, geraten sie innerhalb der nächsten 12 Stunden fast immer in eine Gefahrensituation“, sagte Phil Siegel, Gründer der gemeinnützigen KI-Organisation Center for Advanced Preparedness and Threat Response Simulation, gegenüber Fox News Digital.
„Einzelhändler nutzen diese Technologie, um ihre Mitarbeiter zu orten und sicherzustellen, dass sie in Geschäften nicht stehlen oder ähnliches, und um Warnungen und Alarme auszulösen“, sagte er.
Während gemeinnützige Organisationen und Technologieentwickler gleichermaßen nach den vielen Möglichkeiten suchen, wie sie KI einsetzen können, um die unzähligen Probleme zu lösen, die die Welt plagen, haben sich der Natur- und Tierschutz als eines der wichtigsten Ziele herauskristallisiert.
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Der südindische Bundesstaat Tamil Nadu hat den Einsatz von KI-basierten Überwachungssystemen eingeführt, um zu erkennen, wann Elefanten die vielen Bahngleise im Bundesstaat überqueren. Das Oberste Gericht des Bundesstaates ordnete 2021 an, dass die Forstbehörde und die Eisenbahn weitere Todesfälle verhindern sollen, nachdem in den letzten zehn Jahren 36 Elefanten gestorben waren, berichtete die BBC.
Eine Herde wilder asiatischer Elefanten badet im Khamrenga-Feuchtgebiet im Dorf Thakurkuchi am Stadtrand von Guwahati, 1. April 2024. (Biju Boro/AFP über Getty Images)
Tamil Nadu startete ein Pilotprogramm mit zwölf Türmen entlang zweier Gleise. Jeder davon war mit einer Kamera ausgestattet, die Wärmebilder und Bilder mit sichtbarem Licht aufnehmen konnte – ganz zu schweigen von der Möglichkeit, die betreffenden Szenen per Livestream zu übertragen.
Der Schlüssel zu dieser Technologie ist Computer Vision, das sich auf die visuelle Komponente möglicher KI-Anwendungen konzentriert. Diese Technologie wird selbstfahrenden Fahrzeugen dabei helfen, Hindernisse zu erkennen und ihnen auszuweichen. Sie ist auch der erste Schritt, wenn es um Roboter und ihre Fähigkeit geht, mit der Welt um sie herum zu interagieren.
WARNUNG: GRAFISCHE INHALTE
Dorfbewohner versammeln sich in der Nähe des toten Elefanten, der beim Überqueren einer Bahnstrecke im Distrikt Morigaon im nordöstlichen indischen Bundesstaat Assam von einem Zug erfasst wurde, 1. Dezember 2021. Zwei Elefanten wurden getötet, nachdem sie in Morigaon von einem Zug erfasst wurden, sagte ein Sprecher der Northeast Frontier Railway. (Str/Xinhua über Getty Images)
Die Hauptarbeit wird von KI-Modellen wie ChatGPT geleistet, aber Computer Vision wird KI unmittelbarere und praktischere Einsatzmöglichkeiten bieten. In Afrika haben das niederländische Technologie-Start-up Hack the Planet und britische Wissenschaftler der Stirling University eine neue Technologie getestet, die mithilfe von Satelliten potenzielle Wilderer in einem Gebiet identifiziert und die Behörden alarmiert.
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Die Kameras konnten außerdem dazu beitragen, Elefanten davon abzuhalten, auf der Suche nach Nahrung in ein Dorf zu wandern, und so einem möglichen Konflikt vorzubeugen.
Tobias Dahms von „Thermal Drohnes“ zeigt auf ein Infrarotbild einer seiner Drohnen. Gemeinsam mit Mitgliedern der „Wildtieretter Sachsen-Anhalt“ suchte er auf einer Wiese nach Rehkitzen. So sollen die Jungtiere vor Tod oder Verletzungen durch die Mähmaschine geschützt werden. (Klaus-Dietmar Gabbert/picture alliance via Getty Images)
Die Technologie aus Tamil Nadu, Teil eines 860.000-Dollar-Projekts, ist ähnlich umgesetzt, übermittelt jedoch stattdessen Warnungen an Zugführer und Beamte, damit diese ihre Annäherung verlangsamen und den Elefanten Zeit geben können, zu verschwinden, bevor die Züge ihre Fahrt fortsetzen.
Das System hat etwa 400 Fälle registriert, in denen sich Elefanten den Gleisen näherten. Allerdings erkennt es jedes Tier in der Umgebung und könnte damit die vier Arbeiter, die das System kontinuierlich überwachen müssen, überfordern.
Ein Professor des British Antarctic Survey zeigt Infrarot-Satellitenfotos, die während einer Expedition in die Antarktis aufgenommen und zur Überwachung der Tierwelt in der Region verwendet wurden. Dies geschieht im Rahmen eines Besuchs am Hauptsitz des British Antarctic Survey in Cambridge am 19. Juni 2023 anlässlich der Einführung der neuen 10-Jahres-Wissenschaftsstrategie des BAS für die Polarregion von Polar Science for a Sustainable Planet. (Daniel Leal/AFP über Getty Images)
Der Staat kam jedoch zu dem Schluss, dass das System wirksam genug sei, um zu versuchen, es in fünf weiteren Gebieten einzuführen, um die Schutzbemühungen auszuweiten.
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Siegel wies darauf hin, dass die Technologie über den Naturschutz hinaus noch weitere Anwendungsmöglichkeiten haben wird. Tatsächlich handelt es sich um dieselbe Technologie, die sich auch in allgemeinen Notfallsituationen als nützlich erweisen könnte, etwa bei der Erkennung eines sich anbahnenden Waldbrandes, bevor dieser zu einem ernsthaften Problem wird. So könnten möglicherweise Leben gerettet und Schäden in Millionenhöhe verhindert werden.
„Wenn Sie nicht über eine Unmenge an Daten verfügen, nutzen Sie dafür die menschliche Intelligenz. Aber mit der Zeit, wenn Sie mehr Daten sammeln und mehr Muster erkennen, wird es für Menschen schwieriger, diese Muster zu erkennen“, argumentierte Siegel. „Sie können die KI nutzen, um in einigen Bereichen sowohl bei Warnungen als auch bei Alarmen bessere Arbeit zu leisten, um die Überwachung und dann auch die Reaktion zu verbessern.“
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„KI ist heute bei weitem ein höherer Anwendungsbereich als das, was am meisten Aufmerksamkeit bekommt, nämlich die großen Sprachmodelle (LLM) wie ChatGPT“, fügte Siegel hinzu. „Bis vor kurzem wurde viel KI verwendet und es handelte sich dabei praktisch nur um Algorithmen vom Typ maschinelles Lernen.“
„Das ist in vielen Bereichen beliebt und sehr erfolgreich, aber bei den LLMs entwickelt es offensichtlich ein Eigenleben und beginnt, das maschinelle Lernen in den Schatten zu stellen … aber nicht in der Schule und in Unternehmen“, bemerkte Siegel. „Diese Dinge sind dort immer noch sehr wichtig und machen heute den Großteil der Anwendungen aus.“