Künstliche Intelligenz als Schlüssel zur Verbesserung der Robbenforschung

KI in der Robbenforschung: Neue Wege für Studierende und Wissenschaftler

Die Erforschung und der Schutz von Wildtieren stellen die Wissenschaft oft vor immense Herausforderungen, insbesondere wenn es um die Erfassung großer Populationen oder die Analyse umfangreicher Datenmengen geht. In jüngster Zeit hat sich die Künstliche Intelligenz (KI) als ein entscheidender Faktor erwiesen, um diese Hürden zu überwinden und neue Möglichkeiten in der marinebiologischen Forschung zu eröffnen. Insbesondere Studierende und junge Wissenschaftler profitieren von den Effizienzsteigerungen und der Präzision, die KI-basierte Ansätze bieten.

Revolution der Datenerfassung durch Drohnen und KI

Traditionelle Methoden zur Zählung von Robben, wie manuelle Beobachtungen oder bemannte Flugzeuge, sind oft zeitaufwendig, kostspielig und können die Tiere stören. Die Integration von Drohnentechnologie hat hier bereits einen Paradigmenwechsel eingeleitet. Drohnen können aus sicherer Höhe detaillierte Bilder von Robbenkolonien aufnehmen, ohne die Tiere zu beunruhigen, und ermöglichen so eine präzisere und umfassendere Datenerfassung.

Die wahre Revolution beginnt jedoch mit der anschließenden Verarbeitung dieser Daten durch Künstliche Intelligenz. Marinebiologen wie die Doktorandin Claire Stainfield von der Universität Aberdeen nutzen Drohnenaufnahmen, um Robbenpopulationen zu überwachen. Die manuelle Auswertung von Hunderten von Bildern, die Tausende von Robben zeigen können, würde Stunden oder sogar Tage in Anspruch nehmen. Hier setzt die KI an: Speziell trainierte Algorithmen können dieselbe Aufgabe in Sekundenschnelle erledigen. Dies spart nicht nur enorme Mengen an Arbeitszeit, sondern minimiert auch menschliche Fehler und ermöglicht eine konsistentere Analyse über lange Zeiträume hinweg.

Fallstudien und praktische Anwendungen

Ein bemerkenswertes Beispiel für die Anwendung dieser Technologie findet sich an der Küste von Aberdeenshire, Schottland, insbesondere am Newburgh Beach. Diese Region ist Heimat einer großen Kolonie von Kegelrobben, deren Population in den letzten Jahrzehnten stark zugenommen hat. Gleichzeitig steigt die Zahl der Touristen, was Fragen nach dem Einfluss menschlicher Aktivitäten auf die Robben aufwirft. Claire Stainfield untersucht genau diesen Zusammenhang mithilfe von Drohnen und KI.

Ihre Forschung konzentriert sich darauf, wie sich die Robben saisonal aufteilen und wie sich der Tourismus auf ihre Verhaltensmuster auswirkt. Die KI-gestützte Analyse der Drohnenbilder ermöglicht es ihr, nicht nur die Anzahl der Robben präzise zu bestimmen, sondern auch deren genaue Positionen (GPS-Koordinaten) zu erfassen. Dies liefert wertvolle Einblicke in die Raumnutzung der Tiere und hilft festzustellen, welche Bereiche besonders sensibel auf menschliche Präsenz reagieren.

Ein weiteres Pilotprojekt von Natural England in Norfolk, England, demonstriert ebenfalls die Effektivität von Drohnen und KI. Hier wurde Instance Segmentation, eine Form der KI, eingesetzt, um einzelne Robben und ihre Jungen in Drohnenbildern automatisch zu erkennen und zu zählen. Bei einer Untersuchung wurden mittels KI über 8.500 Robben identifiziert, während eine manuelle Zählung durch Freiwillige nur 6.200 ergab. Diese Diskrepanz unterstreicht die Fähigkeit der KI, auch verdeckte oder aus der Bodenperspektive schwer sichtbare Tiere zu erfassen und somit genauere Populationsschätzungen zu liefern.

Herausforderungen und Chancen der KI-Implementierung

Die Implementierung von KI in der Forschung ist jedoch kein "Quick Fix". Die Modelle müssen zunächst manuell trainiert werden. Dies bedeutet, dass Forscher wie Claire Stainfield Tausende von Robben in Bildern markieren müssen, damit das KI-Modell lernt, diese eigenständig zu identifizieren. Dieser anfängliche Aufwand zahlt sich jedoch schnell aus, da die Modelle nach der Einarbeitung in Sekundenschnelle Ergebnisse liefern, die manuell Stunden dauern würden.

Ein wichtiger Aspekt ist die Zugänglichkeit der Technologie. Während einige fortschrittliche KI-Modelle spezialisiertes Wissen und teure Software erfordern, gibt es auch Open-Source-Lösungen. Ein Beispiel hierfür ist die Software "RootPainter", die ursprünglich für die Verfolgung des Wurzelwachstums entwickelt wurde. Durch einfaches "Einfärben" von Beispielen können Nutzer das Modell trainieren, bestimmte Objekte zu erkennen, was es auch für Nicht-Programmierer in der Naturschutzforschung nutzbar macht.

Die Anwendung der KI ist nicht auf die Zählung von Robben beschränkt. Ähnliche Methoden werden bereits zur Identifizierung von Walen mittels Satellitenbildern, zur Analyse von Walrufen oder zur Dokumentation des Verhaltens von Meeresschildkröten eingesetzt. Das Potenzial erstreckt sich auch auf andere Arten und Ökosysteme, wie die Entwicklung von KI zur Erkennung von Eisrobben und Eisbären in der Arktis.

Ökologische und ethische Überlegungen

Trotz der vielen Vorteile müssen auch die ökologischen und ethischen Aspekte des KI-Einsatzes berücksichtigt werden. Das Training großer KI-Modelle kann energieintensiv sein und somit zur CO2-Emission beitragen. Projektverantwortliche sind sich dieser Problematik bewusst und bevorzugen daher ressourcenschonende Tools, die auf Standardcomputern laufen und keine energiehungrigen Rechenzentren erfordern.

Des Weiteren ist die Rolle des Menschen in der Forschung weiterhin von zentraler Bedeutung. KI-Modelle sind Werkzeuge, die menschliche Expertise ergänzen, aber nicht ersetzen. Menschliche Aufsicht und Interpretation der KI-Ergebnisse bleiben unerlässlich, um die Genauigkeit und den Kontext der Daten zu gewährleisten. Die enge Zusammenarbeit zwischen Forschern, Technologieexperten und Naturschutzorganisationen ist entscheidend für den erfolgreichen und verantwortungsvollen Einsatz dieser innovativen Methoden.

Ausblick für die Zukunft

Die fortschreitende Entwicklung der Künstlichen Intelligenz verspricht, die marinebiologische Forschung und den Naturschutz weiterhin zu transformieren. Für Studierende und Wissenschaftler bedeutet dies, dass sie sich auf komplexere analytische Aufgaben konzentrieren können, während repetitive und zeitintensive Arbeiten von intelligenten Systemen übernommen werden. Die Fähigkeit, große Datenmengen schnell und präzise zu verarbeiten, wird fundiertere Entscheidungen im Naturschutz ermöglichen und dazu beitragen, die Auswirkungen menschlicher Aktivitäten auf empfindliche Ökosysteme besser zu verstehen und zu minimieren.

Die Kombination aus Drohnentechnologie und Künstlicher Intelligenz stellt einen bedeutsamen Fortschritt dar, der die Art und Weise, wie wir Wildtiere erforschen und schützen, nachhaltig verändert. Sie bietet ein leistungsfähiges Instrumentarium, um Herausforderungen in Chancen zu verwandeln und den Weg für eine effektivere und nachhaltigere Zukunft des Naturschutzes zu ebnen.

Bibliography

- BBC News. (2026, 4. Januar). How AI is helping to study tourist impact on seals. Abgerufen von https://www.bbc.com/news/articles/cy0736nd382o - Natural England. (2025, 26. Februar). Using AI and drone technology to protect seals in Norfolk. Abgerufen von https://www.gov.uk/government/news/using-ai-and-drone-technology-to-protect-seals-in-norfolk - NOAA Fisheries. (o. J.). Using Artificial Intelligence to Study Protected Species in the Northeast. Abgerufen von https://www.fisheries.noaa.gov/new-england-mid-atlantic/science-data/using-artificial-intelligence-study-protected-species - NOAA Fisheries. (2019, 17. Oktober). Developing Artificial Intelligence To Find Ice Seals And Polar Bears From The Sky. Abgerufen von https://www.fisheries.noaa.gov/feature-story/developing-artificial-intelligence-find-ice-seals-and-polar-bears-sky - North East Scotland Biodiversity Partnership. (o. J.). AI Advances in Seal Research - Guest Blog. Abgerufen von https://www.nesbiodiversity.org.uk/news/ai-advances-in-seal-research/