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Machine Learning für die Artenrettung

22. Juni 2020, 9:29 Uhr | Lukas Steiglechner
© Petra Kohlstädt / Fotolia

Der World Wildlife Fund For Nature Indonesia (WWF-Indonesia) nutzt die Machine-Learning-Services von Amazon Web Services (AWS), um die Größe und Gesundheit von Orang-Utan-Bevölkerungen in ihrem natürlichen Lebensraum zu verstehen. Dadurch sollen Ressourcen geschont und Kosten reduziert werden.

Die Nonprofit-Organisation WWF-Indonesia, die Teil des globalen WWF-Netzwerks ist, versucht, vom Aussterben bedrohte Orang-Utans zu retten. Durch Dienste des Maschinellen Lernens von AWS sind sie in der Lage, das Verhalten der Menschenaffen besser zu verstehen, wodurch sie ein größeres Gebiet untersuchen weniger Ressourcen verbrauchen und Kosten reduzieren können. Die gesparten Gelder können dafür verstärkt in den Schutz der Biodiversität von Indonesien investiert werden.

WWF-Indonesia schätzt die Gesundheit der Orang-Utan-Bevölkerung in ihrem Habitat ein. Dafür müssen Experten und Freiwillige aus der Region täglich in das Gebiet gehen, Orang-Utans finden und diese fotografieren. Anschließend müssen die Bilder auf lokalen Computer heruntergeladen und die Daten in die Stadt transportiert werden, um von einem Experten analysiert werden zu können. Dieser manuelle Prozess kostete die Experten des WWF-Indonesia bis zu drei Tagen, um die Datenpakete mit tausenden Fotos zu bearbeiten. Dieser Prozess ist aufgrund des Datenumfangs fehleranfällig. Mittels Machine-Learning-Diensten von Amazon Web Services wird dieser Prozess digitalisiert. Die Bilder von Smartphones und Kameras mit Bewegungsmeldern werden zu "Amazon Simple Storage Services" (Amazon S3) hochgeladen und dort auch analysiert. Mit Technologien wie "Amazon Sagemaker" können Machine-Learning-Services konfiguriert und skaliert eingesetzt werden. Die Analysezeit des WWF-Indonesia hat sich dadurch von drei Tagen auf weniger als zehn Minuten reduziert. Der Einsatz des Maschinellen Lernens erhöht auch die Genauigkeit in der Analyse. So kann die Technologie die Geschlechterverhältnisse und das Alter der Orang-Utans bestimmen, aber auch erkennen, ob Individuen krank, verwundet oder schwanger sind. Mit den Diensten von AWS ist der WWF-Indonesia weniger abhängig von seinen Experten im Feld und konnte außerdem die Analysekapazität der Daten verbessern.

Da die Analyse der Daten vorrangig über die Machine-Learning-Services von AWS stattfindet, kann das Sammeln der Daten, sprich das Fotografieren von Orang-Utans, von Helfern vollbracht werden, die keine Experten in diesem Bereich sind. Das erlaubt es Biologen und Umweltschützern, die natürlichen Umgebungen der Tiere kostenreduziert und effizient zu beobachten und zu schützen.

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