Experten der Universität Stuttgart haben einen neuen KI-Algorithmus zur Fellmustererkennung bei Wildtieren wie Giraffen und Zebras entwickelt. Er kann automatisch massenhaft Aufnahmen von Drohnen und Tierkameras analysieren und einzelne Tiere identifizieren, wie die Hochschule am Dienstag mitteilte. Die Entwickler erhoffen sich demnach “große Fortschritte” bei Erforschung und Schutz bedrohter Wildtiere.
Laut Universität kann der mit Künstlicher Intelligenz arbeitende Algorithmus namens RAPID (Real Time Animal Pattern Re-Identification on Edge Devices) in Sekundenbruchteilen die individuell einzigartigen Flecken- oder Streifenmuster von Tieren mit in Referenzdatenbanken gespeicherten Daten abgleichen. So kann das Verhalten einzelner Tiere über weite Strecken und über Monate oder Jahre hinweg verfolgt werden.
Nach Angaben der Hochschule ist das von einer Flugrobotik-Fachgruppe entwickelte Modell bereits vorhandenen Technologien in punkto Tempo und Rechenkapazität massiv überlegen. Auf einem Standard-PC kann es 40 bis 60 Abfragebilder pro Sekunde analysieren, auf einfachen und rechenleistungsschwachen Geräten immer noch etwa zehn. Gerade das ist aus Entwicklersicht mit Blick auf den Praxiseinsatz ein wichtiger Punkt.
Getestet wurde der Algorithmus demnach schon mit Bilddatenbanken von Amur-Tigern, Zebras und Jaguaren. Er ist als Open Source verfügbar und modular aufgebaut. Naturparkranger und Forschungsgruppen könnten RAPID daher problemlos in eigene Drohnen, Kamerafallen oder sonstigen Wildtiermonitoringgeräte einbauen. Weitere Experten aus Ungarn und Kenia waren am Projekt beteiligt, ebenso unter anderem das ebenfalls in Stuttgart ansässige Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme.
Als nächstes wollen die Forscher den Algorithmus laut Universität unter anderem so weiterentwickeln, dass er auch Tiere ohne auffällige Fellmusterung wiedererkennen kann – etwa Elefanten. Zudem halten sie es für denkbar, dass mit dem KI-System künftig ganz neue Datenbanken für die Wildtierbeobachtung sowie ökologische Analysen entstehen könnten.
Tue, 23 Jun 2026 09:25:48 GMT