Google stellt ein fortschrittliches KI-Modell zur Erkennung von Walfangen vor, um die Ozeanforschung voranzutreiben.

Kürzlich gab Google bekannt, dass sein Forschungsteam erfolgreich ein KI-Modell zur Erkennung von Walvokalisationen entwickelt hat, das mehrere Arten berücksichtigt. Diese innovative Technologie kann die Rufe von acht verschiedenen Walarten präzise identifizieren und zwischen ihnen unterscheiden, wobei die Klassifizierung der Vokalisationstypen für zwei spezifische Arten weiter verfeinert wurde. Dieser Durchbruch zeigt nicht nur Googles Expertise im Bereich Künstliche Intelligenz, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für die marine Forschung.

Laut einer aktuellen Pressemitteilung von Google steht das Modell zur Erkennung von Walvokalisationen nun zum Download bereit. Das Hauptziel besteht darin, Wissenschaftler bei der Erforschung der schwer beobachtbaren Verhaltensmuster von schwer zu erfassenden Walpopulationen wie dem Dalls-Delphin zu unterstützen. Diese Initiative wird voraussichtlich wesentlich zur marinen Ökologie, Walerschutz und Biodiversitätsforschung beitragen.

Googles Engagement in der Walvokalisationserkennung begann 2018 in Zusammenarbeit mit dem NOAA Pacific Islands Fisheries Science Center, wo ein Geräuscherkennungsmodell speziell für Buckelwale entwickelt wurde. Dieses Modell identifizierte nicht nur erfolgreich die Rufe von Buckelwalen, sondern entdeckte auch Muster in deren Vokalisationen, die an spezifische Zeiten und Orte gebunden waren, wodurch neue Walhabitate aufgedeckt werden konnten.

Anschließend arbeitete Google mit dem kanadischen Ministerium für Fischerei und Ozeane sowie Organisationen wie Rainforest Connection zusammen, um eine Reihe von Erkennungsmodellen für die gefährdeten Südküstenorcas zu erstellen. Diese Modelle wurden in einem Mikrofondnetzwerk zur Überwachung unter Wasser eingesetzt und lieferten Echtzeit-Standortdaten, die für Naturschutzmaßnahmen von entscheidender Bedeutung sind.

Das neu veröffentlichte Modell zur Erkennung von Walvokalisationen stellt einen bedeutenden technischen Fortschritt dar, der in der Lage ist, Schallfrequenzen von den tiefen 10 Hz-Rufen der Blauwale bis zu den hohen 120 kHz-Geräuschen der Zahnwale zu analysieren und so die marinen ökologischen Überwachungen herauszufordern. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen verwandelte Google Roh-Audio in Zeit-Frequenz-Spektren und passte Schallfrequenzen mithilfe der Mel-Skala an, um die charakteristischen Rufe verschiedener Walarten zu extrahieren und zu klassifizieren. Das Forschungsteam integrierte auch umfangreiche Hintergrundgeräusche in das Training des Modells, um hohe Erkennungsraten und Genauigkeit in realen marinen Umgebungen zu gewährleisten.

Diese Entwicklung bietet den Wissenschaftlern nicht nur ein leistungsstarkes Forschungsinstrument, sondern verdeutlicht auch das immense Potenzial von KI-Technologie im Umweltschutz und der Biodiversitätskonservierung. Mit fortschreitenden technologischen Entwicklungen gibt es vielversprechende Möglichkeiten für einen effizienteren und präziseren Ansatz in den künftigen Bemühungen zum Schutz der Meeresumwelt.