Schweizer Forscher entwickeln Gesichtserkennungsprogramm für Bären
Gesichtserkennung für Bären: Ein Lausanner Forschungsteam hat ein KI-Programm entwickelt, das einzelne Braunbären voneinander unterscheiden kann.
Das Programm funktioniert auch, wenn die Bären nach dem Winterschlaf abgemagert sind oder sich für den Winter viel Fett angefressen haben. Wie die Eidgenössische Technische Hochschule in Lausanne (EPFL) am Donnerstag mitteilte, soll das System die Wildtierforschung und den Artenschutz erleichtern.
Einen bestimmten Braunbären visuell von seinen Artgenossen zu unterscheiden, erfordere jahrelange Erfahrung und ein geschultes Auge, so die Hochschule. Erschwerend komme hinzu, dass Bären in Alaska im Frühjahr mit zotteligem Fell und deutlichem Gewichtsverlust aus dem Winterschlaf kämen, um dann beim Lachsfang erheblich an Gewicht zuzulegen und gleichzeitig ihr Winterfell verlieren.
Kopfmerkmale und Körperhaltung als Schlüssel
Um ihr Erkennungsprogramm zu entwickeln, konzentrierten sich die Forschenden der EPFL und der in Anchorage ansässigen Alaska Pacific University auf Merkmale, die sich im Laufe der Zeit wenig verändern: die Form der Schnauze, der Winkel der Stirnknochen und die Position der Ohren. Entscheidend ist laut den Forschenden die Kombination dieser Merkmale mit der Körperhaltung der Tiere.
Trainiert wurde das Programm mit über 72'000 Fotos von 109 verschiedenen Braunbären. Die Bilder wurden zwischen 2017 und 2022 in einem Wildschutzgebiet in Alaska aufgenommen.
In einem ersten Test wurde die KI mit Fotos, die von Besucherinnen und Besuchern aus dem nahegelegenen Katmai-Nationalpark aufgenommen worden waren, gespeist. Das Programm konnte mehrere Bären aus dem Schutzgebiet wiedererkennen und so deren saisonale Wanderungen auf der Suche nach Nahrung nachweisen.
Die Technologie soll auch bei anderen Tierarten anwendbar sein und zeigte bei Tests mit Makaken bereits eine hohe Genauigkeit. Veröffentlicht haben die Forschenden die Technologie in der Fachzeitschrift «Current Biology». Der Algorithmus wurde zudem auch open source veröffentlicht, damit andere Forschungsgruppen ihn nutzen können. (sda)
