Elektronik hilft Künstliche Intelligenz am Himmel schützt Nashörner

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Eine mit Nvidia Jetson ausgestattete Drohne schützt gefährdete afrikanische Spitzmaulnashörner vor Wilderern, ohne ihnen Stress zu bereiten.

Wenn Tiere bis zum Aussterben gejagt werden, entsteht eine ökologische Lücke, die die Gesundheit der Umwelt beeinträchtigen kann. Die Menschen laufen dadurch Gefahr, den Zugang zu sauberer Luft und sauberem Wasser sowie zu fruchtbarem Land für landwirtschaftliche Aktivitäten zu verlieren.

Trotz dieser Bedenken werden viele Tiere, die derzeit vom Aussterben bedroht sind, immer noch aus Profit- oder Sportgründen illegal gejagt. Dazu gehören Tiere wie das stark gefährdete afrikanische Spitzmaulnashorn, von dem es in freier Wildbahn nur noch einige tausend Exemplare gibt. Es ist ein ständiger Kampf für die Gruppen, die sich um den Schutz dieser Tiere bemühen, denn die Wilderer sind durch die enormen Preise, die auf die Hörner dieser Tiere ausgesetzt sind, hoch motiviert, und die Überwachung einer weit verstreuten Tierpopulation ist technisch sehr schwierig.

Aktuelle Instrumente sind unzureichend

Die Instrumente, die den Naturschützern heute zur Verfügung stehen, werden ihren Anforderungen einfach nicht gerecht. Die Satellitenüberwachung ist beispielsweise nicht in der Lage, alle Tierarten außer den größten genau zu erfassen. Es gibt auch viele Arten von Ortungsgeräten, die physisch an den Tieren angebracht werden können, aber diese sind in der Regel teuer und lassen sich nur schwer in großer Zahl installieren.

Darüber hinaus bedeuten physisch getragene Geräte häufig Stress für die Tiere und verändern ihr Verhalten. Ein Team unter der Leitung von Forschern der University of California, Berkeley, nutzt die jüngsten Innovationen im Bereich des Edge Computing und des maschinellen Lernens, die es ermöglichen könnten, Tierpopulationen effizient, kostengünstig und unauffällig zu verfolgen.

Nashörner mittels Drohne beobachten

Ihre Idee war es, eine Parrot-Anafi-Quadcopter-Drohne zu verwenden, um ein Gerät zur Beobachtung von Wildtieren zu bauen, das große Bereiche in unwegsamem Gelände aus der Luft erfassen kann. Die Drohne wurde mit einem Nvidia Jetson Xavier NX-Modul gepaart, um die maschinellen Lernalgorithmen an Bord der Drohne auszuführen. Mit einer Rechenleistung von 21 Teraflops war das Team in der Lage, einen leistungsstarken Supercomputer in die Luft zu bringen, um Wilderern einen Schritt voraus zu sein. Die lokale Echtzeitverarbeitung, die der Jetson bietet, ist für das Gerät von entscheidender Bedeutung, da die drahtlose Netzwerkverbindung bei vielen Einsätzen zur Verfolgung von Wildtieren entweder lückenhaft oder gar nicht vorhanden ist. Wenn eine drahtlose Verbindung, und sei sie auch noch so schlecht, verfügbar ist, kann die Drohne die Ergebnisse der Onboard-Analysen übermitteln, um Forscher und Behörden gleichermaßen über mögliche Probleme zu informieren.

Objekterkennung liefert Trefferquote von 81 Prozent

Um bestimmte Tiere zu erkennen, verwendete das Team ein YOLOv5l6-Objekterkennungsmodell. Zunächst konzentrierte sich das Team auf das Spitzmaulnashorn und sammelte einen Datensatz von Bildern aus dem Kuzikus-Wildreservat in Namibia, um das Modell auf die Erkennung von drei Klassen – Nashorn, Mensch und andere Tiere – zu trainieren. Weitere Experimente zeigten, dass das Hinzufügen von Giraffe, Strauß und Springbock in den Datensatz die Genauigkeit des Modells weiter verbesserte. Ermutigt durch dieses Ergebnis fügten sie synthetische Bilder hinzu, die mit SinGAN und Photoshop erstellt wurden, um die Anzahl der Beispiele im endgültigen Datensatz zu erhöhen. Eine weitere Trainingsrunde mit diesen Daten führte zu einem Modell, das Spitzmaulnashörner mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 81 Prozent erkennen konnte.

Wildtierdetektor funktioniert auch ohne Internetverbindung

Das Team hat erfolgreich gezeigt, dass es möglich ist, einen Wildtierdetektor aus der Luft zu bauen, der in Gebieten mit begrenzter oder gar keiner Internetverbindung eingesetzt werden kann, dabei relativ kostengünstig ist und die zu verfolgenden Tiere nicht stört. Diese Verbesserungen im Vergleich zu den derzeit verfügbaren Optionen können dazu beitragen, sowohl gefährdete Arten als auch das Wohlergehen der Menschen zu schützen.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal ElektronikPraxis.

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