KI-gestützte Verhaltensbeobachtung

Die Beobachtung von Tieren ist eine der wichtigsten Prozesse für das Verständnis und die Erhaltung der vielfältigen und komplexen Tierwelt dar, unabhängig davon, ob sie in kontrollierter Haltung oder in freier Natur leben. Bei der Haltung von Tieren in menschlicher Obhut ist eine sorgfältige Beobachtung von entscheidender Bedeutung, um die Gesundheit und das Verhalten der Tiere zu verbessern. Zoos und Wildtierreservate führen systematische Beobachtungen durch, um das physische Wohlbefinden zu überwachen, Fortpflanzungsmuster zu erkennen und die soziale Dynamik der gehaltenen Populationen zu verstehen. In der freien Natur ist die Tierbeobachtung ein Grundpfeiler ökologischer Forschung und Naturschutzbemühungen. Feldbeobachtungen liefern unschätzbare Erkenntnisse über Populationsgrößen, Arteninteraktionen, Migrationsmuster, und Lebensraumpräferenzen. Diese Beobachtungen bilden die Grundlage für die Entwicklung von Naturschutzbemühungen, die Identifizierung von Bedrohungen und die Minderung menschlicher Auswirkungen auf natürliche Ökosysteme. Langzeitstudien von Wildtieren liefern zudem wichtige Daten für das Verständnis der Auswirkungen des Klimawandels, des Verlusts von Lebensräumen, des Rückgangs von Arten und anderer Umweltprobleme.

Tom Burger TGFN

Unser Beitrag

Die von Biologen, Ökologen und Tierärzten durchgeführte Tierbeobachtung kann in drei Schritte unterteilt werden. Erstens, die Lokalisierung der Tiere in ihrem Lebensraum. Zweitens, die Identifizierung der einzelnen Tiere. Dieser Schritt ist entscheidend, denn er ermöglicht es Biologen und Tierhaltern, mögliche Maßnahmen oder Behandlungen auf die individuellen Bedürfnisse abzustimmen. Drittens, die Erkennung des Verhaltens. In enger Zusammenarbeit zwischen Biologen und Informatikern haben wir jeden dieser Schritte automatisiert. Die von uns entwickelten KI-gesteuerten Algorithmen ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung des individuellen Verhaltens. Wir können u. a. Aktivitäts-/Inaktivitätsmuster, stereotypes Verhalten, Gruppeninteraktionen, die Nutzung von Gehegen und zurückgelegte Strecken ermitteln. Es ist auch möglich, die KI-Modelle auf sehr komplexe Verhaltenskataloge zu trainieren. Bei Eisbären sind unsere KI-Modelle in der Lage, über 170 verschiedene Verhaltensweisen zu unterscheiden. Die von uns vorgeschlagenen Methoden sind artunabhängig und können auf andere Tierarten und Umgebungen übertragen werden. Neben den zahllosen Anwendungen in zoologischen Einrichtungen sind die von uns entwickelten Methoden auch für die Forschung im Feld relevant. Wir wenden unsere Modelle auf Videodaten von Wildtieren an, um Individuen und ihr Verhalten über die Zeit zu verfolgen. So unterstützen wir zum Beispiel den Nationalpark Bayerischer Wald bei der Auswertung von Fotofallen, um die Luchspopulation automatisch zu beobachten.