KI-Analyse revolutioniert die Überwachung der bedrohten Population des Marmorierten Murmeltiers

Eine Studie der Oregon State University und des U.S. Forest Service ergab, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Analyse der von diesen Geräten aufgezeichneten akustischen Daten ein vielversprechender Ansatz zur Überwachung des Marmorierten Murmeltiers und anderer ähnlicher Arten ist.

Innovativer Ansatz enthüllt

Das gefährdete Marmorierte Murmeltier ist ein deutlich markiertes Murmeltier, das an der Westküste von British Columbia und Washington lebt, in seiner Nähe zu Sturmvögeln und Murmeltieren. Während beide Arten ihre Jungen an der Küste versorgen, unterscheiden sie sich darin, dass die Murmeltiere es bis zu 60 Meilen tief in die Wälder reifer und alter Bestände schaffen.

Laut Matt Betts, Mitautor und Dozent an der Fakultät für Forstwirtschaft der OSU, ist das Studium einer so scheuen Art herausfordernd, und auffällig vergleichbare Fälle sind selten. Betts erklärte: „Als Nächstes testen wir, ob die Rufe der Murrelets tatsächlich Fortpflanzung und Besiedlung der Art vorhersagen können, aber das ist noch ein paar Schritte entfernt.“

Ein Forschungsteam unter der Leitung von Adam Duarte von der Pacific Northwest Research Station des US Forest Service nutzte Daten aus Audioaufzeichnungen, die ursprünglich installiert wurden, um die Populationen der nördlichen gefleckten Eule an Hunderten von Standorten zu überwachen, die von Bundesbehörden in der Oregon Coast Range und auf der Olympic Peninsula in Washington verwaltet werden.

Die Forscher entwickelten ein maschinelles Lernsystem, ein convolutionales neuronales Netzwerk, um die Rufe der Murrelets in den Aufzeichnungen zu erkennen. Wissenschaftler der Zeitschrift Ecological Indicators veröffentlichten ihre Ergebnisse, die an bekannten Populationsdaten der Murrelets getestet wurden, und stellten fest, dass die Recorder und die KI eine hervorragende Genauigkeit bei der Identifizierung von mindestens 90 % der Murrelets in einem bestimmten Gebiet aufwiesen.

Darüber hinaus deutet Betts darauf hin, dass die Studie dazu führen wird, die Geräusche der Murrelets zu untersuchen, um den Reproduktionserfolg und die Besiedlung von Lebensräumen vorherzusagen, da dies der Schlüsselweg für die bevorstehende Forschung sein wird.

Genaue Einblicke in die Population

Der kleine Steinwälzer verbringt die meiste Zeit in Küstengewässern, wo er sich von Krill, anderen wirbellosen Tieren und Schwarmfischen wie Hering, Sardellen, Sprotten und Lodden ernährt. Wenn die Nester erfolgreich sind, können die Vögel dennoch nur ein einziges Junges pro Jahr hervorbringen, und die nährstoffreichen Schwarmfische sind für das richtige Wachstum und die Entwicklung der jungen Steinwälzer unerlässlich.

Die Steinwälzer werden normalerweise entlang der Küstenlinie des Westens entdeckt, von Santa Cruz, Kalifornien, bis zu den Aleuten. Die Art ist derzeit im Bundesstaat Washington, Oregon und Kalifornien gemäß dem US-Gesetz zum Schutz gefährdeter Arten als gefährdet eingestuft.

Die meisten Detektionen in dieser Forschung finden jedoch meist dort statt, wo die Waldreife dominiert sowie in der Nähe der Küstenlebensräume“, berichtete Duarte. Dennoch, da ihre Nist- und Ruheplätze ständig Raubtieren wie Stellers Elstern und durch den Menschen verursachter Habitatzerstörung zum Opfer fallen, müssen die Überwachungsstrategien sehr effektiv sein, um den Schwarzfuß-Albatros zu retten.

Hin zu nachhaltigem Naturschutz

Duarte hebt hervor, wie dieses KI-gesteuerte Überwachungssystem zu Artenverteilungsmodellen beitragen und als Grundlage für die langfristige Populationsüberwachung dienen kann – die beiden wesentlichen Elemente beim Schutz seltener und gefährdeter Arten. Durch die Beseitigung der arbeitsintensiven Ansätze der Vergangenheit, wie Telemetrie und Bodensuche nach Nestern, wird ihre Methode es ermöglichen, Naturschutzbemühungen in einer viel effizienteren Weise durchzuführen, während der Naturschutz weiterhin im Mittelpunkt steht.