- UNIMAS und SFC arbeiten an der Wiedererkennung von Schildkröten zusammen.
- Entwicklung eines Prototyps zur markerlosen Erkennung.
In einer bahnbrechenden Initiative hat eine Forschungskooperation zwischen derUniversität Malaysia Sarawak (UNIMAS)und derSarawak Forestry Corporation (SFC)einenDurchbruch im Meeresschildkrötenschutzerzielt. Das Projekt konzentrierte sich auf weibliche Grüne Meeresschildkröten und zielte darauf ab, die Methoden der Wiedererkennung zu revolutionieren, ohne auf herkömmliche Kennzeichnungsmethoden zurückzugreifen. Abweichend von den klassischen Kunststoff- oder Metallmarkierungen wählte das Team einen innovativen Ansatz und verwendete nach unten gerichtete Kameras, um hochauflösende Bilder der nistenden Tiere aufzunehmen.
Das Ökosystem von Sarawak bewahren
Die reiche Biodiversität Sarawaks ist durch menschliche Aktivitäten und Umweltzerstörung ernsthaft bedroht. Verschmutzung, Überfischung und Lebensraumzerstörung gefährden insbesondere die Küstengebiete. Der Druck auf die Korallenriffe, die für die marine Biodiversität und Fischerei wesentlich sind, resultiert aus Sedimentation, chemischen Abflüssen und Korallenbleiche aufgrund des Klimawandels. Sarawak beherbergt verschiedene Meeresarten, darunter die symbolträchtigen Grünen Meeresschildkröten, die für die Gesundheit der Korallenriffe und Seegraswiesen lebenswichtig sind.
Der Verlust der Biodiversität in den Ökosystemen Sarawaks gefährdet ihre Stabilität und die von ihnen bereitgestellten Dienstleistungen, darunter saubere Luft und sauberes Wasser, Ernährungssicherheit, Klimaregulierung und kulturelle Bedeutung für die indigenen Gemeinschaften.
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Fortschritte der KI im Artenschutz
Unter der Aufsicht der SFC werden bestimmte Standorte als Total Protected Areas (TPA) ausgewiesen, um menschliche Interaktionen zu minimieren und so das Bevölkerungswachstum zu fördern. Das Team untersucht Kamerabildgebung anstelle der herkömmlichen Markierung.
Khalif Amir Zakry und Syahiran Soria von der UNIMAS entwickeln KI-Methoden, um die Herausforderungen bei der Identifizierung von Schildkröten zu bewältigen. Syahiran trainiert ein Deep-Learning-Modell, um automatisch die interessierenden Regionen (ROI) des Panzers zuzuschneiden.
Khalif kombiniert trainierte Modelle mit Aufmerksamkeitsmechanismen, um die Netzwerke bei der Identifizierung stabiler Merkmale im Laufe der Zeit zu leiten. Die Modelle werden auf Bilddatensätzen trainiert, die über zwei Jahre auf der Insel Talang-Satang gesammelt wurden.
Die Forschungsarbeiten der beiden Studenten wurden von SCOPUS-indexierten Zeitschriften angenommen und warten auf Veröffentlichung. Trotz notwendiger Verbesserungen am Prototyp trägt das Team zum Schutz dieser prächtigen Kreaturen und ihrer fragilen Ökosysteme bei. Zukünftige Arbeiten umfassen die Ausweitung der Datenerhebungszeiträume und eine rigorose Validierung an größeren Datensätzen.