KI gegen Artensterben und illegalen Holzschlag auf Sumatra

Mit diesen kleinen Geräten können relevante Geräusche des Regenwaldes abgehört werden.

Auf Sumatra setzen Naturschützer eine neue Technologie ein, um den Regenwald mit seinen Tieren und Pflanzen zu schützen und illegale Rodung zu verhindern.

Autor Mark Newton:

Übersetzung Mark Newton, 07.08.19

Die indonesische Insel Sumatra beherbergt ein einzigartiges Ökosystem, in dem einige der am stärksten gefährdeten Tierarten der Welt leben: Orang-Utans, Tiger, Elefanten und Nashörner – sie alle sind vom Aussterben bedroht. So leben zum Beispiel nur noch etwa 600 Sumatra-Tiger in freier Wildbahn, während die Zahl der Nashörner wahrscheinlich unter 100 liegt. Neben der rücksichtslosen Wilderei führt auch die Abholzung der Regenwälder zu einem dramatischen Rückgang der Tierwelt. 

Um diese Probleme zu bewältigen, werden in Sumatra die Ranger der Warsi Indonesian Conservation Community nun von der  Rainforest Connection unterstützt. RESET hat bereits über die Non-Profit-Organisation berichtet, die bereits seit einigen Jahren versucht mithilfe von Technologie die illegale Rodung des Regenwalds zu verhindern und (bedrohte) Tier- und Pflanzenarten zu schützen. Inzwischen wurde das ursprüngliche System aus Solarpanelen und alten Handys um Anwendungen für Machine Learning erweitert.

Diese Lösung der Rainforest Connection wurde „The Guardian“, also „der Wächter“ getauft und verwendet die Google-Technologie „TensorFlow“. Diese erlaubt es intelligenten Abhörgeräten, die über den Regenwald verteilt sind, Geräusche aufzunehmen, die revelantesten herauszufiltern und in Echtzeit an die Smartphones der Ranger weiterzuleiten.

Rainforest Connection hat mithilfe von freiwilligen Helfer*innen eine durchsuchbare Audio-Datenbank entwickelt, die typische Tierlaute des Dschungels wie Zirpen und Gezwitscher enthält, aber auch Geräusche menschlicher Aktivitäten. Die TensorFlow-Technologie kann aufgenommene Geräusche aus in freier Wildbahn mit dieser Datenbank abgleichen und relevante Geräusche für die Weiterleitung an die Ranger identifizieren. Ranger können so bestimmte Tierarten im Blick behalten, ohne dass invasive, teure und zeitaufwändige Überwachungsexpeditionen erforderlich sind. Die Rainforest Connection stellt ihre Daten außerdem im Netz zur Verfügung.

Die Aufnahmegeräte selbst sind einfach gebaut und bestehen aus einem Solarmodul, einer Batterie und dem Diktiergerät eines alten Handys. Innerhalb Sumatras wurden zwölf solcher Geräte am Rande von vier Dörfern installiert – Sirukam, Pakan Rabaa Timur, Pakan Rabaa und Pasir Palang Timur.

In Ecuador wurde die neue Version des Abhörgerätes zunächst getestet: Bei zwei gefährdeten Papageienarten konnten die Ranger durch die Aufzeichnung und Weiterleitung der Vogelstimmen die Wiederansiedlung der Tiere effizienter gestaltet werden. Rainal Daus, Programm-Manager von KKI Warsi, erklärte, dass „The Guardian“ den Rangers hilft, schneller auf Vorfälle im Wald reagieren zu können:

„Mit diesem Tool können unsere Förster den Wald in Echtzeit überwachen. Das erleichtert sofortige Maßnahmen, wenn irgendwo im Wald illegale Holzeinschläge stattfinden.“

Für Sumatra ist die Überwachung der Tiere und die Identifizierung illegaler Rodung äußerst wichtig. Bis zu 61 Prozent aller indonesischen Hölzer stammen aus illegaler Forstwirtschaft, was die Regierung jedes Jahr rund zwei Milliarden US-Dollar kostet. Die Abholzung hat außerdem verheerende Folgen für die einheimischen Tierarten Sumatras, die auf den Schutz des Regenwaldes angewiesen sind. In den letzten 22 Jahren wurden zwölf Millionen Hektar Regenwald in Sumatra abgeholzt – ein Verlust von fast 50 Prozent.

Nicht zum ersten Mal werden Google-Technologie und Abhörgeräte als Naturschutzmaßnahme eingesetzt: In Tansania werden Elefanten mithilfe von KI boebachtet, andernorts wird Gesichtserkennung eingesetzt, um Giraffen zu schützen. Und in Südafrika werden Nashörner mit Internet-of-Things-Trackern ausgestattet, um sie besser vor Wilderern zu schützen.

Dieser Artikel ist eine Übersetzung von Thorge Jans, das Original erschien zuerst auf unserer englischsprachigen Seite.

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