Google Open-Source-Modell „SpeciesNet“ vereinfacht die Artenkennzeichnung und verbessert die Naturschutzeffizienz

Google kündigte an, das SpeciesNet-Modell öffentlich zu machen, um die Effizienz der Artenerkennung durch Wissenschaftler erheblich zu steigern. Durch die Zusammenarbeit mit Wildlife Insights kann das Modell nun über 2.500 Säugetierarten weltweit genau erkennen. Diese KI-Technologie befreit Wissenschaftler nicht nur von mühsamer manueller Sortierung, sondern eröffnet auch neue Wege im Schutz der Arten durch präzise Bildanalyse.

Was ist Google SpeciesNet?

SpeciesNet ist ein Open-Source-KI-Modell von Google, das trainiert wurde, um fast 2.500 Säugetier-, Vogel- und Reptilienarten automatisch zu erkennen. Immer mehr Organisationen und Forschungseinrichtungen nutzen SpeciesNet für Naturschutzprojekte. Seit 2019 im Einsatz, wurde es vor einem Jahr von Google als kostenloses Open-Source-Tool veröffentlicht. Das Forschungsteam verwendet das Modell derzeit zur Analyse und Organisation von Bilddaten. SpeciesNet kann Arten aus verschiedenen Blickwinkeln und bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen erkennen, selbst wenn nur ein Teil des Tieres sichtbar ist.

Wie funktioniert SpeciesNet?

SpeciesNet läuft in der Google Cloud-Umgebung. Es hilft Nutzern von Wildlife Insights, Bilder zu annotieren. Jedes verifizierte Bild kann wiederum als Trainingsdaten für SpeciesNet dienen. Wildlife Insights ist eine Community, die 200 Millionen annotierte Bilder hostet.

SpeciesNet löst das größte Problem in der traditionellen Naturschutzarbeit: die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung.

Hauptmerkmale:

Massive Erkennungskapazität: Erkennt fast 2.500 Säugetier-, Vogel- und Reptilienarten.

Hohe Genauigkeit: Erkennungsrate von bis zu 99,4 %.

Schnelle Verarbeitung: Ein durchschnittlicher Laptop kann täglich 30.000 Bilder verarbeiten; mit GPU sind sogar über 250.000 Bilder möglich.

Wie unterstützt SpeciesNet die Forschung?

Kameras erfassen rund um die Uhr Tieraktivitäten. Für Wildhüter, Biologen und Naturschützer ist die Umwandlung von Millionen Bildern in Daten jedoch äußerst zeitaufwendig. Das Humboldt-Institut in Kolumbien nutzt SpeciesNet, um Arten im Amazonas-Regenwald zu überwachen. Die Analyse von Zehntausenden Bildern zeigte Veränderungen im Zugverhalten und den täglichen Aktivitäten der Wildtiere. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Säugetiere zunehmend nachtaktiv werden, um Bedrohungen und Räuber zu entgehen.

Der Idaho Department of Fish and Game (IDFG) hat in den bewaldeten nördlichen Regionen Hunderte von Kameras installiert. SpeciesNet klassifiziert die Bilder nach Arten, was die Bearbeitung der jährlich gesammelten Millionen Bilder erheblich beschleunigt.

Australien beherbergt viele einzigartige Arten, die anderswo kaum vorkommen. Das australische WildObs nutzt SpeciesNet, um wichtige bedrohte Arten zu erkennen. Das KI-gestützte Modell hilft Organisationen, gefährdete Arten im Blick zu behalten und die Wildpopulationen zu schützen.

Diese Artikel über das Open-Source-Modell „SpeciesNet“ von Google, das die Artenerkennung vereinfacht und den Naturschutz effizienter macht, erschien zuerst bei ABMedia.