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SAS fördert Umweltschutz Mit Crowd-KI gegen abgeholzte Wälder

Von Martin Hensel

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Der Analytics-Spezialist SAS engagiert sich in Sachen Umweltschutz: Auswertungen von Satellitenaufnahmen sollen zu intelligenten Modellen führen, die den Zustand von Wäldern beurteilen.

Per App werten „Citizen Scientists“ Bildmaterial aus.
Per App werten „Citizen Scientists“ Bildmaterial aus.
(Bild: SAS)

Gemeinsam mit dem auf Systemanalysen spezialisierten International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA) widmet sich SAS im Rahmen der „Data for Good“-Initiative der Erkennung und Beseitigung von Umweltproblemen. Dabei soll die nächste Generation an Crowd-basierter KI zum Einsatz kommen.

Als erstes Projekt gehen die Partner die Eindämmung der weltweiten Abholzung an. Dazu beurteilen Freiwillige anhand von Satellitenaufnahmen den Zustand von Wäldern. Auf dieser Basis werden statistische Modelle trainiert und KI-Algorithmen erstellt, die diese Aufgaben später automatisiert erledigen sollen. Dabei erschließt die KI auch neue Dimensionen der Forschung: Ökosysteme ändern sich so rasant, dass menschliche Erfahrung, wissenschaftliches Verständnis und herkömmliche Modelle negative Entwicklungen nicht mehr rechtzeitig aufhalten können.

Algorithmen anlernen

SAS und das IIASA haben gemeinsam eine Crowdsourcing-App entwickelt, die kollektives Wissen sammeln soll. Mit ihrer Hilfe werten ehrenamtliche „Citizen Scientists“ im ersten Schritt Aufnahmen des Regenwaldes aus. Dabei gilt es zu beurteilen, ob ein Stück Land unberührt ist oder von Menschen bearbeitet wurde. Die erste Projektphase konzentriert sich noch auf das Thema Abholzung, in Zukunft soll die Plattform aber auch für weitere Umweltthemen eingesetzt werden.

„Bildanalyse ist ein wichtiger erster Schritt für die präzise Erfassung und Prognose für Abholzung. Menschen sind bestens für diese Aufgabe geeignet, denn sie erkennen – im Gegensatz zur Technologie – auch kleinere Eingriffe in die Wälder weltweit, wie sie zunehmend vorkommen“, erklärt IIASA-CEO Albert van Jaarsveld. Crowdsourcing verbessere die KI-Algorithmen, wodurch bisher Jahre in Anspruch nehmende Analysen sehr viel schneller durchgeführt werden können. „So lassen sich wichtige Leitlinien für die Politik schnell entwickeln und zeitnah umsetzen. Dadurch können wir unsere Wälder effektiver schützen“, so van Jaarsveld.

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