Wie KI die Biodiversitätsforschung und den Naturschutz revolutioniert

Durch den Einsatz innovativer KI-Tools lassen sich enorme Datenmengen effizient verarbeiten. Damit lassen sich zeitlich und räumlich hochaufgelöste Daten generieren, die Entscheidungsgrundlagen für ein fundiertes Naturschutzmanagement liefern.

Am Ende liegt die Verantwortung beim Menschen: Er entscheidet über den sinnvollen Einsatz von KI und die adäquate Weiterverarbeitung der Daten, um objektive Erkenntnisse mit internationaler Reichweite bei gleichzeitig regionaler Genauigkeit sicherzustellen.

Im traditionellen Naturschutz, der oft durch begrenzte finanzielle Ressourcen und räumlich fragmentierte Daten gekennzeichnet ist, markieren neue Technologien und Künstliche Intelligenz (KI) einen Wendepunkt.

Was verstehen wir unter KI im Naturschutz?

Unter Künstlicher Intelligenz (KI) im Naturschutz verstehen wir den Einsatz computergestützter Systeme, die Aufgaben übernehmen, für die bislang menschliche kognitive Fähigkeiten erforderlich waren. Im Kontext von Waldökosystemen kommt insbesondere das Maschinelle Lernen (Machine Learning, ML) zum Einsatz, bei dem Computer aus großen Datenmengen – etwa Millionen von Bildern aus Kamerafallen oder Audioaufnahmen aus dem Gelände – selbstständig Muster erkennen, ohne dass jede Regel vorher explizit programmiert werden muss. Eine zentrale Rolle spielt dabei die Computer Vision, die eine automatisierte Auswertung von Drohnenbildern oder Kamerafallen ermöglicht, beispielsweise zur Erfassung von Wildtierbeständen oder zur Waldzustandsanalyse.

Deep-Learning-Methoden, die auf künstlichen neuronalen Netzen basieren, erlauben darüber hinaus die Identifikation hochkomplexer Strukturen wie Tierstimmen (etwa mit Anwendungen wie BirdNET) oder genetischer Sequenzen. Ergänzend unterstützt die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing) den Naturschutz, indem große Mengen wissenschaftlicher Literatur gezielt nach Informationen zu seltenen Arten, Lebensräumen oder Gefährdungssfaktoren durchsucht werden können.

Anwendungsbeispiele

KI als Motor für Citizen Science

Ein wesentlicher Treiber der aktuellen Naturschutz-Revolution ist die demokratisierende Wirkung moderner Technologien. Unter dem Begriff Citizen Science (Bürgerwissenschaft) ist eine neue Dynamik entstanden, die das traditionelle Monitoring auf eine völlig neue Skala hebt. Plattformen wie iNaturalist, das globale Netzwerk GBIF (Global Biodiversity Information Facility) oder Vogelschutz-Datenbanken wie Ornitho.at fungieren dabei als zentrale Knotenpunkte. Sie ermöglichen es sowohl Experten, als auch interessierten Laien, mittels Smartphone hochwertige Biodiversitätsdaten beizusteuern und diese weltweit verfügbar zu machen. Wenn ein Nutzer heute im Wald ein Foto einer Pflanze hochlädt oder mit Apps wie BirdNET eine Tonaufnahme macht, arbeitet im Hintergrund ein hochkomplexes neuronales Netz.

Für die forstliche Forschung, wie sie am BFW betrieben wird, bilden diese „Crowd-Daten“ eine essenzielle Ergänzung. Die schiere Menge an Beobachtungen ermöglicht es, Populationsgrößen genauer zu schätzen und klimatisch bedingte Arealverschiebungen von Arten nahezu in Echtzeit zu verfolgen. Besonders hilfreich ist dies bei der Früherkennung invasiver Arten (Neobiota): Je mehr „Augen und Ohren“ im Wald unterwegs sind, desto schneller können schädliche Einflüsse detektiert und Gegenmaßnahmen eingeleitet werden.

Chancen und Einschränkungen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz verspricht einen Paradigmenwechsel. Die offensichtlichen Vorteile liegen in der enormen Skalierbarkeit und Objektivität: Wo menschliche Kapazitäten bei der Sichtung von Millionen Kamerafallen-Bildern oder hunderten Stunden Audioaufnahmen an ihre Grenzen stoßen, arbeitet die KI unermüdlich und nach immergleichen Kriterien. Diese Geschwindigkeit erlaubt es uns, ökologische Veränderungen oder die Ausbreitung invasiver Schädlinge fast in Echtzeit zu erfassen. Doch bei aller Euphorie darf KI nicht als blindes Allheilmittel missverstanden werden; ihr Erfolg ist an kritische Voraussetzungen geknüpft.

Ein zentraler Aspekt ist die Datenqualität. In der Informatik gilt das Prinzip „Garbage in, garbage out“: Ein Algorithmus ist immer nur so präzise wie die Daten, mit denen er trainiert wurde. Fehlen in den Trainingsdatensätzen seltene Arten oder spezifische Waldstrukturen, liefert die KI lückenhafte oder schlicht falsche Ergebnisse. Daher bleibt das fundierte Wissen des Menschen vor Ort die unverzichtbare Basis für die Validierung digitaler Modelle.

Dies führt zu einer neuen Anforderung an die Expertise in der Forst- und Naturschutzbranche. Wir benötigen zunehmend Fachkräfte, die eine Brücke schlagen: Experten, die sowohl tiefes ökologisches Wissen besitzen als auch die Sprache der Datenwissenschaft verstehen.

Zudem müssen Infrastruktur und Kosten kritisch hinterfragt werden. Hochpräzise Hardware wie LiDAR-Sensoren oder autarke Datenlogger verursachen hohe Initialkosten. Auch der ökologische Fußabdruck ist ein Thema: Das Training rechenintensiver Deep-Learning-Modelle verbraucht erhebliche Mengen an Energie.

Nicht zuletzt bilden rechtliche Rahmenbedingungen ein sensibles Feld. Der Einsatz von Audio-Sensoren oder Drohnen im öffentlichen Raum Wald berührt unweigerlich die Privatsphäre. Eine DSGVO-konforme Datenverarbeitung ist hier kein bloßes Anhängsel, sondern eine zwingende Voraussetzung, um den Datenschutz von Waldbesuchern und Mitarbeitern zu gewährleisten und die Akzeptanz dieser Technologien in der Gesellschaft zu sichern.

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