Deepfakes helfen Meeresbewohnern

US-Forscher haben innovative Trainingsmethode für KI-Bilderkennung entwickelt

KI-generierter Glattwal fürs Bilderkennungs-Training (Foto: Duke University)

Durham (pte045/14.08.2025/12:30)

Deepfakes sollen in Zukunft dem Schutz des Meeres und seiner Bewohner dienen. Wissenschaftler der Duke University unter der Leitung von Dave Johnston haben solche KI-erstellten, hyperrealistischen Videos und Bilder entwickelt, um das Verhalten von Tierarten und Populationstrends mit Hilfe von Satellitenbildern und Fotos aus Drohnen und Flugzeugen zu untersuchen. Ein wichtiger Schritt, um die Folgen des Klimawandels und von Schadstoffeinleitungen zu erfassen und mögliche Gegenmaßnahmen zu ergreifen.

Tiere sicher erkennen

Satellitenbilder von Meerestieren werden meist von Menschen ausgewertet. Viele Tierarten bewegen sich jedoch so komplex, dass Bilderkennungssoftware oft überfordert ist. Mit Deepfakes soll sich das ändern. Dave Johnston und sein Team kreieren damit digitale Doppelgänger von Meeresbewohnern, die sie anhand der Bewegungen von echten Walen, Robben und anderen Tieren trainieren. Das soll der Bilderkennungssoftware helfen, Tiere sicher zu erkennen.

"Wir befinden uns im Zeitalter von Big Data, wenn es um Fernerkundung in der Ökologie und im Naturschutz geht", erklärt Johnston. "In den letzten zwei Jahrzehnten hat sich unsere Fähigkeit, hochauflösende Fernerkundungsbilder zu sammeln, exponentiell verbessert, was vor allem auf Fortschritte in der Drohnen-Technologie und verbesserte Satellitenkapazitäten zurückzuführen ist."

Früher mussten Forscher die Satelliten- und Luftbilder mit bloßem Auge nach Tierarten absuchen. Heute können KI-Erkennungswerkzeuge diesen Prozess beschleunigen. Der Schlüssel liegt in den Daten, mit denen die Computermodelle trainiert werden. Diese müssen mit zahlreichen realistischen Beispielen einer Art trainiert werden, damit sie diese in freier Wildbahn erkennen.

Deepfakes ergänzen reale Daten

Für einige häufig vorkommende Wildtiere gibt es reichlich Bildmaterial, sodass die Zusammenstellung von Trainingsdaten relativ einfach ist. Für seltene Arten, die sich tarnen oder in unzugänglichen Gebieten leben, reicht das Bildmaterial allerdings oft nicht aus. "Bei einer Art, von der es nur wenige hundert Exemplare gibt, hat man nicht genug unterschiedliche Bilder, um ein gutes KI-Erkennungsmodell zu trainieren", so Johnstons Kollege Henry Sun.

Eine vielversprechende Lösung besteht darin, die spärlichen Trainingsdaten mit KI-generierten oder synthetischen Daten – im Wesentlichen Deepfakes – anzureichern. Dies hat Sun bereits umgesetzt für die vom Aussterben bedrohten Nordatlantischen Nordkaper, bis zu 18 Meter lange Tiere, die zu den Glattwalen gehören. Sie können jetzt automatisch auf Bildern erkannt werden.

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