Biodiversität: Kennung von Schutzzonen mit künstlicher Intelligenz
Ein Forschungsteam an der Uni Freiburg hat eine Software dafür trainiert, Parameter zu berücksichtigen, um eine Auswahl der zu schützenden Zonen zu treffen.
Die immer eindringlicheren Aufrufe, dem fortschreitenden Biodiversitätsverlust Einhalt zu gebieten, stossen nicht zuletzt an finanzielle Grenzen. Letztere werden durch die finanziellen Mittel definiert, welche die Regierungen und Entscheidungsträger den Schutzprogrammen zuteilen können oder wollen.
Der weltweit steigende anthropogene Druck auf die Ökosysteme und die Verschärfung der Klimakrise sind nicht geeignet, die Suche nach effizienten Tools zum Schutz der Natur zu vereinfachen. Doch gemäss einem internationalen Team aus schweizerischen, schwedischen und britischen Forschenden ist es heute möglich, mittels der künstlichen Intelligenz (KI) gezieltere Schutzmassnahmen zu treffen.
In einem am 24. Februar 2022 in «Nature Sustainability» erschienen Artikel präsentiert das Forschungsteam, gestützt auf Biologie, Umweltökonomie und Informatik, einen neuen Ansatz, mit dem sich bestimmen lässt, wo die Einrichtung von Schutzzonen in einer Region oder in einem Land am meisten Sinn macht und am effizientesten durchgeführt werden kann.
Mehr Artenschutz mit einem gegebenen Budget
Ihre Lösung wird im Rahmen der Software Captain (Conservation Area Prioritization Through Artificial Intelligence) umgesetzt. Diese integriert die Daten zur Biodiversität, zum Artenschutzbudget, zum anthropogenen Druck und zum Klimawandel. Die mittels dieser KI optimierten Modelle ergeben bessere Lösungen als jene, die unter Einsatz anderer Softwares entwickelt wurden.
Bei einem vergleichbaren Budget können mit Captain mehr Arten geschützt werden als mit einfacheren Ansätzen, die sich beispielsweise auf den Schutz der artenreichsten Zonen beschränken.
Fortlaufendes Monitoring ist zentral
Im Rahmen Ihrer Modellierungsarbeit haben die Forschenden festgestellt, dass die Biodiversität dann am besten geschützt ist, wenn detaillierte Informationen zur Raumverteilung der Arten vorliegen und die Populationen regelmässig überwacht werden und zwar nicht nur von Fachleuten und unter Einsatz neuer Technologien wie Umwelt-DNA oder Drohnenaufnahmen, sondern auch durch Citizen-Science-Initiativen.
Ein wie bei einem Videospiel trainierter Algorithmus
Zur Optimierung der KI-Modelle wird eine künstliche Welt mit zahlreichen Arten simuliert, die dem anthropogenen Druck und dem Klimawandel ausgesetzt sind. Wie in einem Videospiel wird den Algorithmus sodann die Rolle des politischen Entscheidungsträgers spielen gelassen, wobei die Belohnung am Ende der Partie in der Anzahl Arten besteht, die vor der Ausrottung gerettet wurden.
Das Programm spielt das Spiel mehrere Male und lernt so nach und nach, wie es die Schutzzonen in dieser simulierten Welt am besten platziert. Nach dieser Trainingsphase ist der Algorithmus für die Anwendung auf Daten der realen Welt bereit.
