Wenn KI dem Vogelgesang lauscht
Vögel gelten als wichtige Frühwarnsysteme der Natur. In den abgelegenen Cambrian Mountains in Wales sind sie leicht zu hören, aber nur schwer zu zählen. Gemeinsam mit der FFHS setzt ein Monitoringprojekt deshalb auf KI-gestützte Bioakustik, um Vogelstimmen auszuwerten und die Bestände systematisch zu erfassen.
Der Stieglitz ist eine von über hundert Vogelarten, die die KI in den Cambrian Mountains erfasst hat. (Foto: Mark Parker)
Es zwitschert, pfeift und trillert in den Cambrian Mountains. Hunderte Vogelstimmen erklingen täglich in den walisischen Gebirgszügen. Doch wer wissen will, welche Arten dort leben und wie sich ihre Bestände entwickeln, steht vor einer Herausforderung: Die Region ist weitläufig, schwer zugänglich und Ornithologinnen und Ornithologen können nur punktuell vor Ort sein. Genau hier setzt ein Forschungsprojekt des Laboratory for Web Science (LWS) an der FFHS an.
Ein Team um Projektleiter Prof. Dr. Joachim Steinwendner, Dr. Danuta Paraficz und Michael Hoog entwickelte ein Verfahren, das grosse Mengen von Audioaufnahmen automatisiert mit Hilfe von KI auswertet. Die Technologie kann Vogelstimmen effizient identifizieren und verschiedenen Arten zuordnen. Die dadurch gewonnenen Daten liefern wertvolle Hinweise für den Natur- und Artenschutz und reichen weit über die Vogelwelt hinaus. «Vögel gelten in der Biologie allgemein als Bioindikatoren. Wenn sich an einem bestimmten Ort die Vogelzusammensetzung verändert, weist das oft auf eine allgemeine ökologische Veränderung hin», erklärt Steinwendner, der 2003 sein Doktorat an der Universität für Bodenkultur in Wien abschloss.
Ausgangspunkt des Projekts war die Cambrian Mountains Society; ein kleiner Verein, der die Region ökologisch begleitet. Über einen Kontakt von Dr. Elvira Haas, Leiterin des Departements Gesundheit, entstand die Zusammenarbeit mit der FFHS. Für das Projekt mit dem Titel «Soundscape» installierten Mitglieder der Cambrian Mountains Society Mikrofone an verschiedenen ökologisch wertvollen Standorten. Diese zeichneten rund um die Uhr die Vogelgesänge der Cambrian Mountains auf.
Das Problem: Innerhalb eines Jahres kamen so mehr als vier Terabyte Audiodaten zusammen. Das entspricht nahezu 400'000 Drei-Sekunden-Sequenzen. Diese gewaltigen Datenmengen überstiegen die personellen und technischen Ressourcen des Vereins. Eine manuelle Auswertung war damit ausgeschlossen. Die Lösung: künstliche Intelligenz.
Die natürlichen Grenzen der Technik
Für die Analyse setzte das Team auf BirdNET, ein auf Vogelstimmen spezialisiertes neuronales Netzwerk, das Vogelarten anhand ihrer Rufe und Gesänge erkennt. In der Praxis stösst die KI jedoch rasch an ihre Grenzen. «Diese KI-Systeme werden mit sehr sauberen Daten trainiert, die keine Hintergrundgeräusche enthalten», sagt der auf KI und Machine Learning spezialisierte Prof. Dr. Steinwendner.
Der Eisvogel ist einer von über hundert Vogelarten, die in den Cambrian Mountains vorkommen. (Foto: Mark Parker)
Die walisischen Gebirgszüge bieten einer vielfältigen Vogelwelt ideale Lebensbedingungen. (Foto: Mark Parker)
Die Cambrian Mountains erstrecken sich über eine Länge von 60 Kilometern von den Snowdonia Mountains im Nordwesten zu den Brecon Beacon Mountains im Südosten. (Foto: ZVG)
Der gemeine Star zählt zu den meistgehörten Vogelarten in den Cambrian Mountains. (Foto: Mark Parker)
Die Natur klingt jedoch anders: Regen prasselt auf die Mikrofone, Wind rauscht durch die Bäume, Äste schlagen aneinander und oft überlagern sich die Stimmen mehrerer Vögel. Hinzu kommt, dass Vögel je nach Region eigene Dialekte haben können. «Ein Rotkehlchen aus Europa klingt anders als eines aus Nordamerika», so Steinwendner.
Damit das Projekt Soundscape überhaupt zuverlässige Ergebnisse liefern konnte, mussten die Audioaufnahmen zunächst für BirdNET optimiert werden. Allerdings gab es zu wenige Aufnahmen aus der Region, bei denen die Vogelarten bereits bestimmt waren. Hier setzte die Bachelorarbeit von FFHS-Informatikstudent Michael Hoog an. «Ich habe untersucht, ob BirdNET Vogelstimmen besser erkennt, wenn die Aufnahmen vorher gezielt aufbereitet werden», erklärt Hoog. Dafür entwickelte er eine Verarbeitungs-Pipeline, die grosse Mengen an Audiodaten automatisch verarbeitet und störende Hintergrundgeräusche reduziert.
Dabei blieb die KI auf menschliche Hilfe angewiesen. «Wir haben nie eine hundertprozentige Genauigkeit», sagt Steinwendner. Deshalb überprüften lokale Ornithologinnen und Ornithologen ausgewählte Aufnahmen zusätzlich manuell. Der Abgleich zeigte, welche Vogelarten die KI korrekt identifizierte und wo die Technik an ihre Grenzen stiess. So konnte überprüft werden, wie zuverlässig die KI Vogelarten unter realen Bedingungen erkennt.
Mehr als Vogelzählerei
Die Ergebnisse liefern der Cambrian Mountains Society bereits heute wertvolle Hinweise darauf, welche Vogelarten in den Cambrian Mountains vorkommen und wie sich ihre Aktivität über das Jahr verteilt. Der eigentliche Wert der Daten zeigt sich jedoch erst mit der Zeit. «Spannend wird es, wenn man solche Erhebungen über mehrere Jahre hinweg fortführt», sagt Steinwendner. Dann liessen sich Veränderungen erkennen, die auf den ersten Blick kaum sichtbar wären.Wenn bestimmte Vogelarten beispielsweise deutlich seltener zu hören wären als in den Vorjahren, könnte dies auf Veränderungen ihres Lebensraums oder ihres Nahrungsangebots hindeuten – und damit auf allgemeine Veränderungen im Ökosystem.
Für die FFHS ist das Projekt vorerst abgeschlossen. Die entwickelte Pipeline ermöglicht es der Cambrian Mountains Society nun, Aufnahmen effizient auszuwerten und neue Datenbestände innert kurzer Zeit zu analysieren. Ob und inwiefern der Verein das Monitoring ausbaut und weiterführt, ist noch offen. «Jetzt können sie aber überhaupt darüber nachdenken, weil sie die Daten verarbeiten können», sagt Steinwendner. Damit ist die technische Grundlage für eine langfristige Beobachtung der Vogelbestände geschaffen. So könnte das Trillern und Zwitschern in den Cambrian Mountains künftig ökologische Veränderungen sichtbar machen, lange bevor sie für den Menschen erkennbar sind.