Der illegale Handel mit Meeresfauna bewegt jedes Jahr Milliarden von Dollar und stellt eine direkte Bedrohung für vom Aussterben bedrohte Arten dar. Zu den am häufigsten gehandelten Artikeln gehören Haiflossen, Seepferdchen und Seegurken, die oft in Gepäckstücken oder Paketen versteckt und unbemerkt über Grenzen transportiert werden.
Dr. Vanessa Pirotta von der Macquarie University (Australien), Hauptautorin der in Frontiers in Ocean Sustainability veröffentlichten Studie, erklärte: „Der Handel mit Wildtieren ist grausam und unethisch. Wir nutzen diesen Welttag der Ozeane, um auf dieses Problem aufmerksam zu machen“.
Künstliche Intelligenz als Erkennungswerkzeug
Um dieses Problem anzugehen, haben Wissenschaftler der Macquarie University einen künstlichen Intelligenz-Algorithmus entwickelt, der in der Lage ist, Proben dieser Arten mit einer Genauigkeit von 92% zu erkennen.
Das System nutzt bereits an Flughäfen vorhandene CT-Röntgenscanner, die 3D-Bilder des Gepäckinhalts erzeugen. Durch ein neuronales Netzwerk, das mit Hunderten von Scans trainiert wurde, kann der Algorithmus automatisch verdächtige Artikel identifizieren und das Gepäck zur Inspektion markieren.
Wie der Algorithmus trainiert wurde
Die Forscher führten 298 Scans von 20 Seegurkenproben, 30 Seepferdchenproben und 18 Haiflossenproben durch, von denen viele aus echten Beschlagnahmungen stammten.
- Es wurden Schmuggeltaktiken simuliert, wie das Einwickeln der Proben in Kleidung, Dosen oder Spielzeug.
- Bilder wurden mittels der Technik der Bedrohungsbildprojektion zu gescannten Koffern ohne illegale Waren hinzugefügt.
- Der Algorithmus wurde mit einem Subset von Bildern getestet, die zuvor nie gesehen wurden.
Die Ergebnisse waren überzeugend:
- 95% Genauigkeit bei der Erkennung von Haiflossen.
- 96% bei Seepferdchen.
- 86% bei Seegurken. Die Rate der falsch-positiven Ergebnisse betrug 13%, mit Variationen je nach Art.
Einschränkungen und Herausforderungen
Obwohl die Genauigkeit hoch ist, ist das System keine endgültige Lösung:
- Die falsch-positiven Ergebnisse erfordern manuelle Kontrollen.
- Nicht alle Flughäfen verfügen über 3D-CT-Scanner, da sie teuer sind; viele sind noch auf 2D-Scanner angewiesen.
- Der Algorithmus muss durch menschliche Erkennung und den Einsatz von Spürhunden ergänzt werden.
„KI ist keine endgültige Lösung für die Erkennung, noch ein Ersatz für die menschliche Erkennung“, schloss Pirotta.
Globale Implikationen
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Kampf gegen den illegalen Handel mit Meeresfauna eröffnet neue Möglichkeiten für:
- Abfangen illegaler Sendungen.
- Unterbrechung von Handelsrouten, die Märkte für menschlichen, medizinischen und dekorativen Konsum versorgen.
- Schutz gefährdeter Arten, indem der Druck auf Populationen in einem prekären Gleichgewicht reduziert wird.
- Verhinderung invasiver Arten, indem verhindert wird, dass lebend geschmuggelte Tiere entkommen und Ökosysteme verändern.
Die Entwicklung dieses Algorithmus stellt einen bedeutenden Fortschritt im Schutz der marinen Biodiversität dar. Obwohl er die traditionellen Methoden nicht ersetzt, bietet er ein mächtiges Werkzeug zur Verstärkung der Kontrollen an Flughäfen und Grenzen.
In einem Kontext, in dem der illegale Handel das Überleben ganzer Arten bedroht, wird die Kombination aus Technologie, internationaler Zusammenarbeit und bürgerlichem Bewusstsein entscheidend sein, um dieser globalen Herausforderung zu begegnen.
