Schutz der Biodiversität: Die Erfolgsgeschichte der Kashmir World Foundation mit Ultralytics YOLOv5 und YOLOv8

Die Kashmir World Foundation (KWF) wurde 2008 in Great Falls, Virginia, mit der Mission gegründet, neueste Technologien im Kampf für den Schutz und die Erhaltung von Wildtieren im globalen Maßstab einzusetzen. Die KWF baut und betreibt autonome, unbemannte Systeme, die ihre Naturschutz- und Anti-Wilderer-Maßnahmen unterstützen. Im Jahr 2013 begann die KWF, künstliche Intelligenz in ihren Betrieb zu integrieren.

Laut der WWF stellt der Lebensraumverlust die größte existenzielle Bedrohung für 85 % aller Arten auf der „Roten Liste“ dar, die Arten als gefährdet oder vom Aussterben bedroht einstuft. Gleichzeitig besteht eine nach wie vor wachsende Nachfrage nach gewilderten Wildtieren für den Einsatz in traditionellen Medikamenten, Delikatessen oder als exotische Haustiere. Zusammen bedrohen der Verlust des Lebensraums und die Wilderei die globale Biodiversität und haben verheerende Auswirkungen auf lokale Gemeinschaften und Umwelten.

Unter Verweis auf eine starke interne Zusammenarbeit erklärt die Gründerin und Geschäftsführerin Aliyah Pandolfi: „Studenten, Akademiker, Ingenieure und Wissenschaftler aus der ganzen Welt sind bereit, ihre Zeit und ihr Fachwissen ehrenamtlich zur Verfügung zu stellen.“ Die KWF wird zu 100 % von Freiwilligen aus aller Welt betrieben. Durch ihre Arbeit hat die KWF große Fortschritte beim Schutz bedrohter und zahlreicher gefährdeter Arten wie Sandkatzen in Katar, Meeresschildkröten in Costa Rica und Schneeleoparden im Himalaya erzielt.

„Wir alle tun dies, weil wir die Tiere lieben, aber noch wichtiger ist, dass wir unsere Fähigkeiten nutzen wollen, um Gutes in der Welt zu bewirken und eine positive Veränderung für diese Arten zu bewirken, die sonst vielleicht nicht überleben würden.“ Aliyah Pandolfi, Gründerin und Geschäftsführerin, Kashmir World Foundation

Bekämpfung des Wildereiproblems#

In vielen Fällen ist es für Naturschützer extrem schwierig, die Orte zu erreichen, an denen Wilderei stattfindet. Die KWF muss sich in ihren Naturschutzbemühungen in entlegenen Winkeln der Welt vier zentralen Hindernissen stellen:

• Gefährliche Wetterbedingungen
• Unvorhersehbare sozio-politische Faktoren
• Unwegsames Gelände
• Mangel an Ressourcen, um jederzeit Personal in diese Gebiete zu schicken

In der Vergangenheit haben Naturschützer Videoaufzeichnungsgeräte im Feld platziert, deren Aufnahmen später ausgewertet werden sollten. Bei hunderten bis tausenden Stunden Videomaterial war dieser Prozess darauf angewiesen, dass der Betrachter akribisch sowohl Tierarten als auch Wilderer erkennt und identifiziert. Aufgrund von Zeitmangel und menschlichem Versagen stellte sich dieser Ansatz für Naturschützer als nachteilig heraus. Die Freiwilligen bei der KWF wussten, dass sie besser ausgestattet sein mussten, um sich gegen Wilderer und illegale Jagd zur Wehr zu setzen.

Der unaufhaltsame technologische Fortschritt ist ein zweischneidiges Schwert. Da Technologie immer hochwertiger und zugänglicher wird, können sowohl Naturschützer als auch böswillige Akteure auf die neueste Technik zugreifen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Naturschützer bereit sein, die Kraft der neuesten Technologie zu ihrem Vorteil zu nutzen.

Der kreative Weg nach vorne#

Pandolfi brauchte eine proaktive Lösung vor Ort, die der KWF Echtzeitinformationen lieferte. Da sie eine Lösung benötigte, die menschliches Versagen ausschloss und die vier Haupthindernisse anging, wusste sie, dass bei einer Anti-Wilderer-Mission Sekunden den Unterschied ausmachen können, was bedeutet, dass Echtzeit-Erkenntnisse eine direkte Rolle bei der Verhinderung der Tötung eines Tieres spielen können.

Mit Kreativität an ihrer Seite prüfte Pandolfi die für das Projekt notwendige Technologie und die Ressourcen. Während ein Großteil der benötigten Technologie bereits heute verfügbar ist, erwartet Pandolfi die Veröffentlichung von Hard- und Software, die in naher Zukunft verfügbar sein sollte. Sie leitet ihr Team bei der KWF bei der Entwicklung von Ansätzen unter Nutzung von Drohnen, KI und GPS-Funktionen.

„Zu Beginn dieses Projekts gab es viele Zweifel aus der Community. Mir wurde gesagt, es sei verrückt, es sei unmöglich, du kannst das nicht machen und die Technologie existiere nicht, aber ich dachte langfristig; die Informatik und die Drohnenfähigkeiten mussten sich entwickeln und für dieses Projekt verschmelzen.“

Durch die Platzierung einer Vielzahl von Kameras und Sensoren an gefährdeten Standorten erhält die KWF Daten von Standorten auf der ganzen Welt und liefert ihnen so umsetzbare Erkenntnisse, um Entscheidungen in Sekundenbruchteilen zu treffen.

„Stellen Sie sich vor, es sind Wilderer an einem bestimmten Ort“, sagt Pandolfi, „wir möchten in der Lage sein, ihnen zu folgen und die Ranger über ihre Position zu informieren, damit sie die Wilderer abfangen und aufhalten können, bevor sie Tiere töten.“

Warum YOLOv5?#

Da Echtzeit-Objekterkennung erforderlich war, musste die KWF sicherstellen, dass die Ergebnisse ihres Modells äußerst präzise und zuverlässig sind. Bei der Abwägung ihrer Optionen verglich Pandolfis KWF-A.I.-Teamleiter Daan Eeltink, ein Student in den Niederlanden, die Leistung von YOLOv4 und YOLOv5. Bei YOLOv5 waren es mehrere Alleinstellungsmerkmale, die das Team der KWF dazu bewog, es für ihre Projekte auszuwählen:

• YOLOv5-Modelle erforderten das Training mit weniger Bildern.
• Der Open-Source-Aspekt machte die Technologie für das KWF-Team leicht zugänglich.
• Die Lernkurve für YOLOv5 war nicht steil.

Die KWF stützt sich auf ein Team aus Freiwilligen, Ingenieuren und Praktikanten aus der ganzen Welt, um die für ihre Naturschutzbemühungen notwendige Technologie zu entwickeln. Viele der Praktikanten sind Schüler, von denen einige nur minimale oder gar keine Erfahrung mit YOLOv5 haben. Pandolfi stellte fest, dass selbst diejenigen mit der geringsten Vorerfahrung YOLOv5 in weniger als drei Wochen einsatzbereit hatten.

Darüber hinaus machte eine Integration mit einer Plattform zur Experimentverfolgung die Feinabstimmung der Modelle und Datensätze unkompliziert, was es der KWF ermöglichte, die Leistung ihrer YOLOv5-Modelle im Feld zu maximieren.

„YOLOv5 war präzise und half uns, die Tiere zu retten, bevor sie getötet wurden, was unser oberstes Ziel war.“

Ohne YOLOv5, so Pandolfi, wäre ihr Team bei der KWF frustriert. Vor der Einführung der Objekterkennung fehlte den Naturschutzprojekten eine optimale Datenmenge. Anfang 2023 wird die KWF ihre Arbeit auf Ultralytics YOLOv8 umstellen, die neueste Version der YOLO-Familie von Vision-KI-Architekturen.

YOLOv5-Einsatz#

Derzeit setzt die KWF YOLOv5 zur Objekterkennung auf Sensoren im Feld ein. Diese Geräte senden Daten an Biologen, die dann in der Lage sind, die Informationen zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Im kommenden Jahr zielt die KWF darauf ab, YOLOv5 mit Datensätzen zu trainieren, die Drohnenbilder enthalten, um diese Drohnen dann im Feld einzusetzen.

Naturschutzprojekte#

Meeresschildkröten#

Es gibt weltweit sieben verschiedene Arten von Meeresschildkröten und jede von ihnen gilt als gefährdet. Zur Eiablage kommen die weiblichen Meeresschildkröten an Strände und graben Nester in den Sand, wo sie dann ihre Eier ablegen. Dieser Prozess kann mehrere Stunden dauern, aber sobald er abgeschlossen ist, kehren die weiblichen Meeresschildkröten ins Wasser zurück und überlassen ihre Eier für 55–65 Tage der Inkubation im Sand. Wenn die Mütter für immer gehen, sind die Eier kaum gegen Wilderer, Raubtiere und die Elemente geschützt.

In der Vergangenheit bestand der Ansatz der Naturschützer zur Verfolgung von Meeresschildkröten darin, alle Standorte am Strand zu markieren, an denen sich Nester befinden. Wenn die Bedrohungen in diesen Gebieten hoch sind, siedeln die Naturschützer die Nester in der Zwischenzeit an einen sichereren Ort um und lassen die Schildkröten nach dem Schlüpfen ins Meer frei.

Dieser Prozess kann das manuelle Ablaufen von Stränden erfordern, die 30 Meilen oder länger sind, um Nester zu markieren. Es hat sich als schwierig erwiesen, jeden Tag genügend Arbeitskräfte für diesen Prozess bereitzustellen, insbesondere während der COVID-19-Lockdowns.

Darüber hinaus erwies sich das Markieren der Meeresschildkrötennester manchmal als kontraproduktiv. Wilderer konnten nicht nur die markierten Nester ausfindig machen, sondern auch Schweine lernten, dass Markierungen in der Nähe von Meeresschildkrötennestern bedeuteten, was sie dazu veranlasste, die Eier zu fressen.

Die KWF sah in diesem Prozess eine Möglichkeit zur Verbesserung, indem der Personalaufwand reduziert und die leicht erkennbaren Markierungen ersetzt wurden. Durch die Einrichtung autonomer Luftfahrtsysteme mit YOLOv5 zur Erkennung, Lokalisierung und Charakterisierung von Meeresschildkrötennestern konnten Biologen Echtzeitinformationen über Nester von Meeresschildkröten erhalten, einschließlich ihrer Spuren und des geografischen Standorts. Dadurch entfiel für Biologen die Notwendigkeit, Strände manuell abzugehen und die Nester zu markieren.

Schneeleoparden#

Das dicke weiße Fell der Schneeleoparden mit seinen dunkel gefleckten Rosetten ermöglicht es ihnen, sich in der Himalaya-Landschaft perfekt zu tarnen. In freier Wildbahn sind sie Spitzenprädatoren ohne natürliche Feinde. Aufgrund der extrem hohen Nachfrage nach ihrem Fell und anderen Körperteilen für die Mode und traditionelle Medizin in Verbindung mit Lebensraumverlust und -fragmentierung wird jedoch geschätzt, dass es in freier Wildbahn nur noch zwischen 4.000 und 6.500 Schneeleoparden gibt.

Naturschutzbemühungen für Schneeleoparden haben sich als äußerst schwierig erwiesen, da die raue Umgebung, in der sie gefunden werden, zu Faktoren beiträgt:

• Hohe Höhenlagen
• Übermäßiger Schneefall
• Gefrierende Temperaturen
• Starke Winde
• Steile Schluchten
• Unwegsames Gelände

Darüber hinaus ist es extrem selten, Schneeleoparden in freier Wildbahn zu sehen. Daher entwickelt die KWF einen automatisierten Ansatz zum Schutz dieser Großkatzen und nutzt Drohnentechnologie, um sie aufzuspüren und zu schützen. Derzeit befindet sich die Drohnentechnologie noch in der Entwicklung, um einen Punkt zu erreichen, an dem die Maschinen unter den Bedingungen operieren können, die für die Verfolgung der Schneeleoparden erforderlich sind, also etwa 20.000 bis 22.000 Fuß.

Sobald die Technologie verfügbar ist, beabsichtigt die KWF, YOLOv5 in den Sensoren und auf Drohnen einzusetzen, die dann im Himalaya eingesetzt werden sollen. Zur Verfolgung werden diese Sensoren und Drohnen in der Lage sein, Pfotenabdrücke im Schnee zu erkennen, die normalerweise schnell vom Wind verweht werden. Diese Echtzeitinformationen werden dann an Biologen und Naturschützer weitergeleitet.

Besuchen Sie die Website der Kashmir World Foundation und erfahren Sie, wie Sie dazu beitragen können, einen Unterschied zu machen bei ihren weltweiten Naturschutzbemühungen.