Drohnen & KI schreiben das Überleben und Management von Wildtieren neu

Die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz (KI) wird zunehmend eingesetzt, um gefährdete Arten zu schützen.

Die gleiche Technologie, vor der viele befürchten, eines Tages Arbeitsplätze zu verdrängen oder sogar eine Bedrohung für die Menschheit darzustellen, wird jetzt eingesetzt, um Tiere zu retten. KI kommt zum Schutz gefährdeter Arten weltweit auf vielfältige Weise zum Einsatz, darunter die Verfolgung von Bewegungsmustern und Wasserverlusten in Feuchtgebieten und Flüssen, die Verstärkung von Anti‑Wilderer‑Maßnahmen, die Entwicklung fortschrittlicher Warnsysteme und die Zählung von Arten mittels Klassifizierungs‑ und Überwachungstechniken.

Durch all diese Bemühungen hat KI geholfen, die schrumpfenden Populationen von Elefanten, Fischen, Pangolinen, Nashörner, Rotwölfe, Florida-Panther, und viele mehr.

KI kann gefährdete Arten finden, identifizieren und schützen, indem sie riesige Datenmengen analysiert, Trends erkennt und Ökosysteme über die Zeit überwacht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die Ökosysteme stören und beträchtliche Zeit, Arbeitskraft und Ressourcen erfordern, erledigt KI dies schnell und effektiv.

Mit bis zu einer Million Arten, die am Rande des Aussterbens stehen, und einer alarmierend schnellen Abnahme der Biodiversität bietet KI leistungsstarke Werkzeuge zur Unterstützung von Naturschutzbemühungen. Zu ihren Vorteilen gehören erhöhte Effizienz, schnellere Datenverarbeitung, automatisierte Wildtierüberwachung, verbesserte Bedrohungserkennung, Echtzeit‑Warnungen, bessere Entscheidungsfindung und skalierbare Datenfreigabe, die dabei helfen können, die Art und Weise, wie wir gefährdete Arten schützen, zu revolutionieren.

Infolgedessen wenden sich Forschende KI zu, um die Biodiversität zu überwachen und die Bemühungen zum Schutz gefährdeter Arten zu verstärken.

Die neueste Studie von Forschenden der University of Florida hat genau das getan. Sie haben KI eingesetzt, um einen Nistplatz aufzudecken, der bis zu 41.000 Schildkröten im Amazonas verbirgt. Diese Entdeckung stellt den größten bekannten Schildkröten‑Nistplatz der Welt dar, ermöglicht durch intelligentes Modellieren und Drohnen.

Der Einsatz innovativer Techniken in Kombination mit Luftbildaufnahmen und statistischer Korrektur hat wesentliche Mängel herkömmlicher Zählmethoden aufgedeckt und ermöglicht eine genauere Überwachung von Wildtieren.

„Wir beschreiben eine neuartige Methode, um Tierpopulationen effizienter zu überwachen“, sagte Ismael Brack, der Hauptautor der Studie und Postdoktorand am UF Institute of Food and Agricultural Sciences’ (UF/IFAS) School of Forest, Fisheries, and Geomatics Sciences. „Und obwohl die Methode zur Zählung von Schildkröten verwendet wird, könnte sie auch auf andere Arten angewendet werden.“

Saisonale Aggregation: Schlüssel zur genauen Wildtierzählung

Wenn es um das Studium von Populationsdynamiken geht, etwa wie Arten wachsen, schrumpfen oder sich bewegen, das Verständnis von Räuber‑Beute‑Beziehungen und interspezifischen Interaktionen sowie die Analyse der Auswirkungen von Habitatumwandlung und globalem Klimawandel, ist die Häufigkeit eine grundlegende Variable in Ökologie und Naturschutz.

Durch die langfristige Überwachung können wir zudem Trends in Populationen invasiver oder bedrohter Arten erkennen und vorhersagen.

Obwohl das Wissen um die Anzahl vorhandener Arten dabei hilft, Veränderungen nachzuverfolgen, Bedrohungen zu identifizieren und den Erfolg von Schutz‑ oder Kontrollmaßnahmen zu messen, ist die Schätzung dieser Häufigkeit sehr schwierig, insbesondere in großen Gebieten, in denen Arten selten, schwer fassbar oder weit verbreitet sind. Das macht es schwer, Arten genau zu finden und zu zählen.

Eine effektive Möglichkeit, die Effizienz und Genauigkeit dieser Bemühungen zur Schätzung und Überwachung der Häufigkeit zu steigern, besteht darin, Tiere während Phasen räumlicher Aggregation zu zählen.

Das bedeutet, dass mehrere Wildtierarten saisonale Verhaltensweisen zeigen, bei denen sie sich in kleinen Gebieten zum Ausruhen, Paaren, Fortpflanzen, Nisten und sozialen Interaktionen konzentrieren, was die perfekte Gelegenheit bietet, sie zu zählen. Zum Beispiel versammeln sich Schildkröten, um an Stränden und Sandbänken zu nisten.

Um diese räumlich aggregierten Wildtierpopulationen zu untersuchen, werden Drohnen als effiziente und weniger invasive Methode eingesetzt.

Drohnen, auch bekannt als unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) oder ferngesteuerte Fluggeräte (RPAs), haben sich als präziser und genauer bei der Zählung von Arten erwiesen, die an einem Ort versammelt sind. Sie verursachen zudem weniger Störungen für die Tiere im Vergleich zu bodengestützten Erhebungen.

Um Drohnen zu nutzen, werden Flugwege geplant, die das gesamte Gebiet abdecken, in dem die Arten versammelt sind. Überlappungen werden zwischen aufeinanderfolgenden Fotos und seitlichen Streifen beibehalten, sodass alle gesammelten Bilder zu einem einzigen orthorektifizierten Mosaik zusammengefügt werden können.

Durch das Kombinieren vieler kleinerer Bilder, bei denen Verzerrungen entfernt wurden, entsteht ein großes, hochdetailliertes, hochauflösendes, kartografisch qualitätsgerechtes Bild, das ein orthorektifiziertes Mosaik bildet.

Das Zählen von Wildtierindividuen in Orthomosaiken während Aggregationsereignissen ist jedoch anfällig für unbeabsichtigte Fehler, die zu verzerrten Schätzungen führen können.

Obwohl es eine schnelle, weniger invasive und präzisere Methode ist, Tiere zu zählen als vom Boden aus, berücksichtigt diese Technik nicht, dass sich Tiere manchmal während der Beobachtung bewegen.

Zum Beispiel kann ein Tier von Vegetation verdeckt sein oder sich zum Zeitpunkt der Bildaufnahme temporär an einem anderen Ort befinden. Selbst wenn das Tier im Bild ist, wird es möglicherweise nicht vom Algorithmus oder einem menschlichen Beobachter erkannt. Eine weitere Möglichkeit ist, dass sich bewegende Tiere mehrfach in den Fotos erscheinen.

Ein wichtiger Faktor hierbei, laut der neuesten Studie, ist, dass diese Artenkonzentrationen häufig temporär sind, wobei Individuen über mehrere Tage hinweg ankommen und gehen, bedingt durch Nist‑, Brut‑ oder Migrationsverhalten, was zu Schwankungen in der Populationsgröße führt.

Die daraus resultierenden Fehler aus dieser „offenen Population“ können zu falschen Zahlen führen, wobei das Besorgniserregende ist, dass „diese Fehler bei Häufigkeitsschätzungen, die aus orthomosaikbasierten Drohnenzählungen abgeleitet werden, weitgehend übersehen werden.“

Daher wollten die Forscher der University of Florida einen Ansatz entwickeln, der mehrere Fehlerquellen berücksichtigt. Dafür nutzen sie zwei Arten von Datensätzen: Wiederbeobachtungen markierter Tiere und Gesamthäufigkeitszählungen.

Luftüberwachung & intelligentes Modellieren revolutionieren Populationsschätzungen

In Zusammenarbeit mit nicht‑staatlichen, in New York ansässigen Forschern der Wildlife Conservation Society (WCS) in Kolumbien, Brasilien und Bolivien begann das Projekt mit einem Fokus auf die Riesenköhler (Podocnemis expansa), auch genannt die riesige Amazonas‑Flussschildkröte, Flussschildkröte oder einfach das Arrau.

Veröffentlicht im Journal of Applied Ecology, wurde die Studie¹ durch das Bedürfnis angetrieben, die Häufigkeit von Flussschildkröten zu schätzen und ein Überwachungsprotokoll für sie während der weltweit größten bekannten Aggregation von Süßwasserschildkröten zu entwickeln.

Flussschildkröten haben historische Rückgänge erlebt, entweder indem sie aus vielen Nebenflüssen des Amazonas‑ und Orinoco‑Flusses verschwunden sind oder in deutlich geringerer Dichte vorkommen.

Ihre Population ist stark zurückgegangen, hauptsächlich wegen ihrer Überausbeutung durch Wilderer für Fleisch‑ und Eierkonsum. Infolgedessen sind ihre großen Aggregationen heute selten.

Dennoch gibt es einige große Populationen dieser Art in ihrem Verbreitungsgebiet, und einige scheinen sich zu erholen, wobei ihr saisonales Verhalten eine unschätzbare Gelegenheit zur Überwachung ihrer Populationen bietet.

Jährlich versammeln sich Tausende dieser sozialen Kreaturen während der Trockenzeit (Juli oder August) zum Nisten auf Sandbänken des Guaporé‑Flusses entlang der Grenze Brasilien‑Bolivien.

Um ihre Anzahl zu schätzen, verließen sich Experten zuvor darauf, Kaulquappen zu zählen, sobald sie schlüpfen, wobei die Anzahl der Weibchen anhand der durchschnittlichen Eierzahl pro Nest extrapoliert wird. Dies ist eine invasive und zeitaufwändige Methode, da das Perimeter eingezäunt und die Kaulquappen manipuliert werden müssen.

Außerdem können einzelne Nester nicht voneinander unterschieden werden, was es nicht nur herausfordernd, sondern sogar unmöglich macht, die Zahlen in Gebieten mit erheblicher Massenbrut zu schätzen.

Eine weitere Möglichkeit sind visuelle Zählungen erwachsener Schildkröten vom Boden aus, doch auch diese bringen Schwierigkeiten durch ständige Bewegung und gegenseitige Verdeckung mit sich.

Hier zeigen Drohnen, die zur Erfassung von Flussschildkrötenpopulationen getestet werden, großes Potenzial als effiziente und präzise Methode, ihre Populationsgrößen während der Nistereignisse zu schätzen, was wichtig ist, um Populationsentwicklungen und die Wirksamkeit von Naturschutzmaßnahmen zu beurteilen.

Daher wendeten die Forscher den von ihnen entwickelten Modellierungsansatz an, um die Population von Flussschildkröten zu bestimmen, wenn sie zum Nisten zusammenkommen.

Durch die Berücksichtigung mehrerer Fehlerquellen bietet er eine neue Methode für Ökologen, gefährdete Tiere genauer zu überwachen.

Der neuartige Ansatz bietet laut Forschern mehrere Vorteile, darunter die Luftbildaufnahme, um die Flussschildkröten ohne Hindernisse zu zählen. Der Einsatz einer weniger invasiven Technik reduziert zudem die Störung der Tiere.

Zudem liefert der Ansatz ein einheitliches Verfahren, das an verschiedenen Standorten und in unterschiedlichen Jahren angewendet und verglichen werden kann. Angesichts dieser Vorteile erwarten die Forschenden, dass ein ähnliches Protokoll von Regierungs- und Nichtregierungsinstitutionen zur Überwachung der Art eingesetzt wird.

Klicken Sie hier, um zu erfahren, warum Drohnentechnologie trotz häufiger missbräuchlicher Nutzung ein enormes Potenzial bietet.

Ein intelligentes, skalierbares, fehlerkorrigiertes Modell zur Überwachung globaler Wildtiere

Um die Schildkröten zu zählen, markierten die Forschenden die Panzer von 1.187 Flussschildkröten mit weißer Farbe und flogen über einen Zeitraum von zwölf Tagen mit einer Drohne darüber, wobei sie einen genauen Pfad viermal täglich hin‑ und herflogen.

Die Drohne nahm jedes Mal 1.500 Bilder auf, die mit einer Software zu einem Gesamtbild zusammengesetzt wurden. Die Forschenden prüften anschließend die zusammengesetzten Bilder. Jede Schildkröte wurde von ihnen erfasst, ebenso ob ihr Panzer markiert war und ob das Tier beim Fotografieren ging oder nistete.

Mit diesen Daten entwickelten sie Wahrscheinlichkeitsmodelle, die mehrere Fehlerquellen berücksichtigen. Sie nutzten Mark‑Wiederbeobachtungs‑Daten und Gesamthäufigkeitszählungen, um Individuen zu berücksichtigen, die während des Flugs nicht detektiert werden konnten (offene Population), markierte Individuen, die im Mosaik mit nicht identifizierbaren Markierungen erkannt wurden, sowie Doppelerfassungen aufgrund des Orthomosaik‑Erstellungsprozesses.

Daher schätzt das Team, dass die tägliche Nistwahrscheinlichkeit 0,37 beträgt und dass 35 % der Flussschildkröten, die nachts die Sandbank nutzten, auch während des morgendlichen Drohnenflugs anwesend sind.

Zusätzlich stellten sie fest, dass 20 % der im Orthomosaik gehenden Schildkröten doppelt erfasst wurden und die Wahrscheinlichkeit, die Markierung zu identifizieren, 0,78 betrug. Auf diese Weise bietet der neuartige Ansatz eine genauere Methode zur Zählung von Wildtieren mittels Drohnen.

Bei der Zählung der Schildkröten berichteten Beobachter am Boden von etwa 16.000 Schildkröten, während Forschende, die die Orthomosaike ohne Berücksichtigung von Fehlern prüften, etwa 79.000 Schildkröten zählten.

Mit der Technik schätzen die Forschenden jedoch die Gesamthäufigkeit für den Aggregationsort auf 41.377 Schildkröten. Laut Brack:

„Diese Zahlen variieren stark, und das ist ein Problem für Naturschützer. Wenn Wissenschaftler nicht in der Lage sind, eine genaue Anzahl von Individuen einer Art zu ermitteln, wie können sie dann wissen, ob die Population rückläufig ist oder ob Schutzmaßnahmen erfolgreich sind?“

Obwohl die Schätzungen eine große Anzahl von Flussschildkröten darstellen, weisen die Forschenden darauf hin, dass dies wahrscheinlich nur ein Bruchteil ihrer historischen Populationen im Amazonasgebiet ist, basierend auf historischen Aufzeichnungen über exportierte Eier. Ganz zu schweigen davon, dass das Nistereignis noch einige Tage nach dem letzten Drohnenflug weiterging.

Daher empfiehlt die Studie, die Nutzung des Überwachungswerkzeugs über die gesamte Nistperiode hinweg auszudehnen. Außerdem sollten weitere Sandbänke in der Region einbezogen werden, um eine umfassende Schätzung der Nistpopulation zu erhalten.

In diesem Zusammenhang plant das Forschungsteam, weitere Drohnenflüge am Nistort des Guaporé‑Flusses sowie in anderen südamerikanischen Ländern, in denen sich die Flussschildkröten sammeln, wie Kolumbien und möglicherweise Venezuela und Peru, durchzuführen. Dies wird dem Team helfen, seine Überwachungsmethoden zu verbessern.

„Durch die Kombination von Informationen aus mehreren Erhebungen können wir Populationsentwicklungen erkennen, und die Wildlife Conservation Society wird wissen, wo sie in Naturschutzmaßnahmen investieren soll.“

– Brack

Obwohl das entwickelte Rahmenwerk ursprünglich durch das Bedürfnis angetrieben wurde, die Überwachung von Flussschildkröten zu verbessern, stellten die Forschenden fest, dass es „sehr vielseitig ist und leicht in verschiedenen Kontexten eingesetzt oder angepasst werden kann.“

Neben Flussschildkröten kann die entwickelte Methodik auch auf Naturschutzbemühungen angewendet und angepasst werden, die andere bedrohte Arten betreffen, die mittels drohnenbasierter Orthomosaike untersucht werden.

Beispielsweise haben frühere Drohnenüberwachungsstudien das Fell von Robben beschnitten, Bergziegen und Bisons mit Paintball‑Patronen markiert und Elchen Halsbänder angebracht, um ihre Bewegung während der Zählungen zu verfolgen.

Letztendlich kann das neue Modell für die effiziente und zeitnahe Überwachung der Häufigkeit in Naturschutz‑ und Managementprogrammen eingesetzt werden.

Investitionen in Naturschutz‑Technologie

Der KI‑Liebling NVIDIA Corporation (NVDA ) spielt eine große Rolle beim Schutz von Tieren und unseres Planeten.
Seine GPUs treiben viele der Deep‑Learning‑Modelle an, die in der Bilderkennung, Objekterkennung und Umweltüberwachungssoftware verwendet werden. Das Unternehmen fördert sogar den Einsatz von KI zum globalen Nutzen, einschließlich der Biodiversitätsforschung.

NVIDIA Corporation (NVDA )

Jetzt, unter den Unternehmen, die Nvidias Technologie nutzen, hat das KI‑Forschungsinstitut Ai2 EarthRanger entwickelt, um fundiertere operative Entscheidungen für den Naturschutz von Wildtieren in Echtzeit zu treffen. Die weltweit größte Elefanten‑Datenbank wird auf NVIDIA Hopper GPUs trainiert. Sie zeigt außerdem Daten zu einer großen Anzahl von Wildtieren, aggregiert aus Radios, Satelliten, Kamerafallen, akustischen Sensoren und weiteren Datenquellen.

Ai2 hat kürzlich auch ein Open‑Source‑KI‑Modell namens Atlantes veröffentlicht, das mehr als fünf Milliarden GPS‑Signale pro Tag analysiert, die von fast 600.000 seefahrenden Schiffen ausgesendet werden, und vorhersagt, was diese Schiffe mit etwa 80 % Genauigkeit tun. Wenn ein Schiff in illegaler Fischerei aktiv ist, sendet das Modell Warnungen an die Küstenwachen. Das 4,7 M‑Parameter‑Transformer‑Modell Atlantes wird auf NVIDIA H100 Tensor‑Core‑GPUs und PyTorch trainiert.

Rouxcel Technology’s KI‑basierte RhinoWatches werden mit NVIDIA‑beschleunigtem Computing trainiert und optimiert. Sie werden in über 40 südafrikanischen Reservaten eingesetzt und werden in Kenia und Namibia ausgebaut. Das Unternehmen entwickelt derzeit KI‑Modelle für weitere Arten, darunter die stark gefährdeten Pangoline.

Die NVIDIA‑CUDA‑ und Jetson‑Module werden hingegen von OroraTech für Edge‑KI und Datenverarbeitung genutzt, wobei Daten von Satelliten, Kameras, Luftbeobachtungen und lokalen Wetterinformationen kombiniert werden, um Wilderei und Waldbrände zu überwachen und in Echtzeit Warnungen zu geben.

Doch das ist nicht alles. Im Laufe der Jahre wurde Nvidia‑Technologie für viele andere interessante Experimente eingesetzt, darunter die Wiederbelebung ausgestorbener Arten. Beispielsweise nutzt Colossal Biosciences Gentechnologie, KI‑Modelle und die NVIDIA Parabricks‑Software‑Suite, um den Dodo, das Wollhaarmammut und den Tasmanischen Tiger wiederzubeleben.

Neben Wildtieren hilft Nvidia‑Technologie Wissenschaftlern, Forschenden und Entwicklern, ein besseres Verständnis von Klima, Ozeanen und dem Weltraum zu erlangen.

Mit einer Marktkapitalisierung von 4,39 Billionen $ handeln die Aktien des Full‑Stack‑Computing‑Infrastrukturunternehmens derzeit bei 180,95 $, ein Anstieg von über 34 % im Jahresverlauf.

Der Aktienkurs des Unternehmens ist in den letzten drei Monaten um mehr als 59 % gestiegen. Allein am letzten Tag im Juli erreichte die Aktie ein 52‑Wochen‑Hoch von 183,30 $, was das anhaltende Vertrauen der Investoren in das Unternehmen und seine zukünftigen Aussichten zeigt.

Damit hat das Unternehmen ein EPS (TTM) von 3,10 und ein KGV (TTM) von 57,98, während die angebotene Dividendenrendite 0,02 % beträgt.

Für das am 27. April 2025 endende erste Quartal meldete Nvidia einen Umsatz von 44,1 Milliarden $, wobei das Haupttreibhaus die Rechenzentren sind, die 39,1 Milliarden $ des Umsatzes ausmachen, also satte 89 % des Gesamtumsatzes des Unternehmens. Dies wurde durch die explosive Nachfrage nach KI angetrieben.

Dieses Wachstum wurde trotz geopolitischer Rückschläge für Nvidia erzielt, darunter Exportbeschränkungen für seine H20‑Chips in China. Diese Chips werden voraussichtlich nach China zurückkehren, wobei die Trump‑Administration dem Unternehmen zusicherte, dass es den Verkauf wieder aufnehmen darf. Nvidia hat außerdem angekündigt ein neues „vollständig konformes“ GPU für China.

Allerdings könnte Nvidia weiterhin Schwierigkeiten haben, seinen früheren Marktanteil zurückzugewinnen, wobei Bernstein prognostiziert, dass Nvidias KI‑Chip‑Marktanteil in China von 66 % im letzten Jahr auf 54 % in diesem Jahr sinken wird.

Neueste Nachrichten und Entwicklungen zu NVIDIA Corporation (NVDA) Aktien

Fazit

Um einen gesunden und stabilen Planeten zu erhalten, ist es entscheidend, gefährdete Arten zu retten, da ihr Verlust Kaskadeneffekte auslösen und das gesamte Lebensnetz beeinträchtigen kann. Und da die Bedrohungen durch das Aussterben zunehmen, ist es wichtiger denn je, wirksame Überwachungsmaßnahmen umzusetzen.

Hier markiert die Integration von Drohnen und intelligenten Modellierungstechniken einen bedeutenden Wandel. Durch die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der Artenüberwachung ermöglichen diese technologischen Innovationen ein schnelleres, intelligenteres und strategischeres Handeln zum Schutz der am stärksten gefährdeten Wildtiere des Planeten.

Klicken Sie hier für eine Liste der besten Drohnenunternehmen, in die man investieren kann.

Referenzen:

1. Brack, I.V., Valle, D., Ferrara, C., Torrico, O., Domic‑Rivadeneira, E., & Forero‑Medina, G. Schätzung der Häufigkeit aggregierter Populationen mit Drohnen unter Berücksichtigung mehrerer Fehlerquellen: Eine Fallstudie zur Massenbrut von Riesenköhlern (Podocnemis expansa). Journal of Applied Ecology, zuerst veröffentlicht am 17. Juni 2025. https://doi.org/10.1111/1365-2664.70081