Mit künstlicher Intelligenz mit der Natur sprechen können

In der Tierwelt gibt es viele Geheimnisse, die noch darauf warten, gelüftet zu werden. Forscher nutzen zunehmend Maschinelles Lernen, um diese Rätsel zu entschlüsseln und mehr über die Kommunikation und das Verhalten von Tieren herauszufinden. Zwei solcher faszinierenden Entdeckungen wurden kürzlich bei Elefanten und Korallenriffen gemacht.

Dahinter steckt maschinelles und die Möglichkeit, mehrere Datensätzen mit Mustern zu evaluieren.

Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit von Computersystemen, aus Daten automatisch zu lernen und ihre Leistung bei einer spezifischen Aufgabe zu verbessern, ohne ausdrücklich dafür programmiert zu werden.

Es ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) und nutzt verschiedene Algorithmen und statistische Methoden, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen - und damit erkennen wir

Individuelle Namensrufe bei Elefanten

Eine Gruppe von Forschern hat nun mit Hilfe von maschinellem Lernen eine spannende Entdeckung bei der Kommunikation von wilden, afrikanischen Elefanten in Kenia gemacht.

Sie fanden heraus, dass diese Tiere wahrscheinlich einzigartige, namensähnliche Rumble-Rufe verwenden, um gezielt einzelne Individuen innerhalb ihrer sozialen Gruppen anzusprechen.

Wir dachten lange, dass Namen ein menschliches Konzept sei, dabei gibt es diese wohl auch im Tierreich - jetzt entdeckt bei Elephanten.

Um diese Entdeckung zu machen, analysierten die Forscher insgesamt 469 Rumble-Rufe, bei denen sowohl der rufende als auch der empfangende Elefant identifiziert werden konnten. Mit Maschinellen Lernalgorithmen untersuchten sie die akustische Struktur der Rufe, um herauszufinden, ob es Muster gibt, die den empfangenden Elefanten vorhersagen können.

Das Maschinelle Lernmodell konnte den empfangenden Elefanten in 27,5% der Fälle nur anhand des Rufes korrekt identifizieren. Bei Elefanten wird der Rumble-Ruf durch die Vibration der Luftröhre und des Rachens erzeugt und kann über weite Strecken hörbar sein. Elefanten nutzen diese Rufe, um mit Artgenossen zu kommunizieren und ihre sozialen Bindungen zu stärken.

Dies deutet darauf hin, dass die Rufe eine Art Identifikator oder "Namen" für den Empfänger enthalten. Diese "Namen" scheinen keine direkten Nachahmungen der Rufe des Empfängers zu sein, sondern eher abstrakte Repräsentationen.

Ein "Rumble-Ruf" ist ein tieffrequentes, lang anhaltendes Geräusch, das von verschiedenen Tierarten, insbesondere von Elefanten, produziert wird.

Um diese Hypothese weiter zu untermauern, spielten die Forscher den Elefanten Aufnahmen von Rufen vor, die ursprünglich an sie gerichtet waren, und verglichen ihre Reaktionen mit denen auf Rufe, die ursprünglich an andere Elefanten gerichtet waren.

Die Elefanten reagierten stärker auf die Rufe, die an sie gerichtet waren, was darauf hindeutet, dass sie in der Lage sind, ihren eigenen "Namen" zu erkennen und zu unterscheiden.

Google's AI-Tool SurfPerch zur Rettung von Korallenriffen

Ein weiteres beeindruckendes Beispiel für den Einsatz von Maschinellem Lernen in der Tierwelt ist Googles neues AI-Tool namens SurfPerch. Dieses innovative Tool wurde entwickelt, um die Gesundheit von Korallenriffen zu analysieren und so zur Rettung dieser bedrohten Ökosysteme beizutragen.

SurfPerch kann die Aktivität von Korallenriffen rund um die Uhr überwachen, indem es Unterwassergeräusche analysiert - selbst in tiefen oder trüben Gewässern. Um SurfPerch zu trainieren, lud Google die Öffentlichkeit ein, sich auf ihrer Website "Calling in our Corals" mit Korallenriffgeräuschen zu beschäftigen.

Die Besucher:Innen hörten sich über 400 Stunden Korallenriffaudio aus verschiedenen Orten weltweit an und identifizierten Fischgeräusche. So entstand eine "bioakustische" Datenbank, die das AI-Modell von SurfPerch verfeinerte.

Riffe singen wie Vögel

Interessanterweise verbesserte die Einbeziehung von Vogelgesang die Leistung von SurfPerch, da gemeinsame Muster zwischen Vogelgesang und Riffaufnahmen identifiziert wurden, die die Fähigkeit des AI-Modells zum Lernen und Anpassen verbesserten.

Google fügt der Website "Calling in our Corals" weiterhin regelmässig neue Audioaufnahmen hinzu, um sicherzustellen, dass das AI-Modell von SurfPerch weiterhin lernt und sich anpasst.

Die ersten Einsätze von SurfPerch waren vielversprechend und ermöglichten es Forschern, zwischen geschützten und ungeschützten Riffen auf den Philippinen zu unterscheiden, die Ergebnisse von Restaurierungsmassnahmen in Indonesien zu bewerten und ein tieferes Verständnis der Fischgemeinschaften am Great Barrier Reef zu gewinnen.

Besser zuhören heisst verstehen

Diese beiden Beispiele zeigen eindrucksvoll, wie Maschinelles Lernen dazu beitragen kann, die Geheimnisse der Tierwelt zu entschlüsseln und unser Verständnis für die Kommunikation und das Verhalten von Tieren zu verbessern.

Diese Beispiele zeigen das Potenzial von Maschinellem Lernen, um unser Verständnis der Tierwelt zu verbessern und wichtige Umweltprobleme anzugehen.

In Zukunft könnten weitere bahnbrechende Entdeckungen mit Hilfe dieser Technologie gemacht werden, die uns nicht nur mehr über die Tierwelt, sondern auch über uns selbst lehren können.

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Disclaimer: dieser Artikel wurde mit PerplexityPro recherchiert, mit Deepl Write verbessert und stellenweise mit ChatGPT Plus zusammen gefasst und vereinfacht. Das Bild stammt von IdeogramAi. Diese Artikel sind rein edukativ und enthalten keinen Anspruch auf Vollständigkeit.

Quellen:

[...] https://techcrunch.com/2024/06/06/google-looks-to-ai-to-help-save-the-coral-reefs/

[...] https://www.npr.org/2024/06/07/nx-s1-4994426/wild-elephants-individual-names

[...] https://www.businessinsider.com/ai-elephants-discovery-call-each-other-by-name-study-2024-6