Google SpeciesNet: KI-Modell identifiziert 2.500 Tierarten
Ein Jahr nach dem Open-Source-Start zeigt Google, wie effizient die Software Millionen von Wildtier-Fotos lokal auswertet.
Ein Jahr nach der Open-Source-Veröffentlichung zieht Google eine erste Bilanz zu seinem KI-Modell SpeciesNet und veröffentlicht detaillierte Leistungsdaten. Die Software zur automatischen Auswertung von Wildtierkameras identifiziert mittlerweile 2.498 Tierarten und erreicht bei der genauen Artbestimmung eine Genauigkeit von 94,5 Prozent.
Präzise Tiererkennung in der Wildnis
Bisher mussten Forscher und Naturschützer Millionen von Fotos aus Kamerafallen mühsam von Hand sichten. Diese zeitintensive Aufgabe übernimmt nun der Computer. Das System arbeitet dabei in zwei aufeinanderfolgenden Schritten. Zunächst ermittelt das gekoppelte Open-Source-Modell MegaDetector, ob und wo genau sich überhaupt ein Tier auf der Aufnahme befindet. Erst danach schaltet sich SpeciesNet für die eigentliche Klassifizierung ein.
Die KI liefert zu jedem erkannten Tier einen konkreten Artnamen sowie einen Prozentwert. Dieser Wert gibt die Zuverlässigkeit der Vorhersage an. Das funktioniert auch bei sehr komplexen Bildern. Wenn sich mehrere unterschiedliche Tiere auf einem einzigen Foto befinden, ordnet die Software diese einzeln zu.
In 83 Prozent aller Fälle bestimmt das System das Tier exakt bis auf die genaue Art. Trifft das Modell eine solche Vorhersage, liegt es in den meisten Fällen richtig.
Quelle: Google
Lokale Auswertung ohne Cloud-Zwang
Besonders in entlegenen Forschungsgebieten fehlt oft eine schnelle Internetverbindung. Daher bietet die Software einen wichtigen technischen Vorteil: Sie läuft komplett lokal. Anwender müssen die teils sensiblen Bilddaten für die Analyse nicht ins Netz übertragen.
Die Hardware-Anforderungen fallen dabei erstaunlich gering aus:
- Ein handelsüblicher Laptop verarbeitet etwa 30.000 Bilder pro Tag.
- Mit einer einfachen Gaming-GPU steigt dieser Wert auf über 250.000 Fotos täglich.
Die Entwickler haben das Modell ursprünglich mit über 65 Millionen Bildern trainiert. Heute kommt die KI bereits weltweit in verschiedenen Klimazonen zum Einsatz. Forschungsgruppen nutzen SpeciesNet unter anderem für die Überwachung von Pumas in Kolumbien, Schwarzbären in Idaho oder Löwen in der Serengeti. Die gesammelten Daten helfen den Naturschützern dabei, Bestände exakt zu erfassen und bedrohte Tierarten gezielt zu überwachen.