KI hilf beim Aufspüren der Gartenschläfer im Wald
(angel_nt via Canva / Foto: Kerstin Hinze)
Es knackt, raschelt, wispert und fiept. In die Geräuschkulisse eines Waldes in Hessen mischt sich hier und da ein zwitschernder Ton: Der Ruf des Gartenschläfers. Auf Spurensuche nach dieser stark gefährdeten Art hilft die Auswertung von Tonspuren, den kleinen Nager ausfindig zu machen. Aber stundenlange Tonaufnahmen abzuhören ist ungemein aufwendig. Im Projekt „Spurensuche Gartenschläfer“ sucht ein Team des Bund für Umwelt und Naturschutz Deutschland (BUND), der Justus-Liebig-Universität Gießen und der Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung nach Gartenschläfern.
Forscher*innen trainierten KI
Die Forscher*innen der Uni Gießen, Johannes Lang und Sarah Thivierge, haben dazu eine künstliche Intelligenz trainiert, die Audioaufnahmen auswertet. Dafür markierten sie die Rufe von Gartenschläfern. So kann das Programm sie wiedererkennen. Damit hat die KI gelernt, die Laute aus der Aufzeichnung zu filtern. Das Programm soll bald auch für Naturschutzaktive verfügbar sein, die dann per App nach dem Gartenschläfer suchen und damit die Erforschung und den Schutz der Art unterstützen können. Das ist nur ein Beispiel für die Anwendung künstlicher Intelligenz in der Umweltforschung. Um Daten zu sortieren, auszuwerten und zu filtern eignen sich KI-Systeme besonders. Sie können so das Monitoring von Natur und Umwelt unterstützen.
KI ist in unserem Alltag angekommen
Wie alle digitalen Anwendungen ist KI als Instrument nur so gut wie sein Zweck. Doch was genau ist künstliche Intelligenz? Starke künstliche Intelligenz kennen wir alle aus Science-Fiction-Filmen. Sie kann ohne Menschen kreativ sein, neues Wissen mit altem verbinden und unerwartete Pläne umsetzen. Eine solche Form von KI ist noch nicht erfunden. Dagegen ist schwache KI in unserem Alltag schon allgegenwärtig. KI wird in Suchmaschinen, Übersetzungsprogrammen oder der viel diskutierten ChatGPT-Anwendung genutzt. Die Programme gleichen Anfragen mit Wissen aus anderen Daten ab und erstellen daraus ihre Antworten. Dazu müssen sie im Vorfeld trainiert werden. So werden zum Beispiel Übersetzungsprogramme mit verschiedensten Texten gefüttert, um Textbausteine möglichst treffend in andere Sprachen zu übertragen.
Arbeit für KI wird häufig ausgelagert
Allerdings gibt es auch Schattenseiten. KI benötigt sehr viele Daten. Die müssen vorher von Menschen gefiltert und markiert werden. Je komplexer das Programm, desto mehr Training braucht es. Diese Arbeit wird häufig in Länder des globalen Südens ausgelagert. So wurde ChatGPT von Menschen in Kenia trainiert, die weniger als zwei Dollar pro Stunde verdienten. Außerdem braucht Training und Verwendung der KI viel Energie. Schon heute beanspruchen Rechenzentren zwei bis vier Prozent des weltweiten Energieverbrauchs, Tendenz steigend. Und wir alle tragen ein kleines bisschen dazu bei – ob wir nun einen Suchbegriff eingeben oder demnächst womöglich per App nach dem heimlichen Gartenschläfer fahnden.
Das Schutzprojekt „Spurensuche Gartenschläfer“ wird im Bundesprogramm Biologische Vielfalt durch das Bundesamt für Naturschutz mit Mitteln des Bundesumweltministeriums gefördert.