Beutegreifer

Mit KI gegen den Wolf

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Redaktion Wochenblatt
am Freitag, 24.09.2021 - 11:12

Künstliche Intelligenz soll Meister Isegrim künftig von unseren Herden fernhalten. Ein Forschungsprojekt lotet die Möglichkeiten aus.

Wolf

Ein Forschungsprojekt der Universitäten Bremen und Gießen sowie des Unternehmens RoFlexs erforscht und entwickelt einen Weidezaun, der mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) Wölfe erkennt und vertreibt.

Einen „wolfssicheren” Zaun, der den ökologischen und ökonomischen Ansprüchen von Landwirtschaft, Tierhaltern und Gesellschaft genügt, gibt es bislang noch nicht. Die verfügbaren Zäune sind als Festzäune ausgelegt, was häufig gegen den Einsatz in Landschaftsschutzgebieten spricht oder mit hohem zusätzlichem Arbeitsaufwand durch die Tierhalter verbunden ist. Durch ein „Zaun-Wettrüsten“ mit Wolfszäunen käme es zudem zu einer Zerschneidung der Landschaft: Wild lebende Tiere würden eingeschränkt.

Andere Möglichkeiten des Herdenschutzes sind ebenfalls mit sehr hohem Aufwand und weiteren gravierenden Nachteilen verbunden. Herdenschutzhunde sind teuer und in der Nähe von menschlichen Siedlungen kommt es leicht zu Konflikten. Auch die Beschäftigung von Schäfern, die rund um die Uhr im Einsatz sind, ist wirtschaftlich nicht möglich.

Zaun soll Wolf erkennen und abwehren

Im Forschungsprojekt mAInZaun („Modularer, autonomer und intelligenter Weide(schutz)zaun mit Erkennung und Vergrämung von Predatoren“) der Universitäten Bremen und Gießen sowie des Unternehmens RoFlexs wollen die Partner mit Sensoren und Methoden der künstlichen Intelligenz einen intelligenten Zaun entwickeln, der die Annäherung eines Wolfes erkennt und die passenden Maßnahmen zur Abwehr ausführt.

Gefahren – seien es Wölfe oder Manipulationen am Zaun durch Sturm oder Dritte – werden sofort erkannt und dem Tierhalter mitgeteilt. Polizei, Straßenmeistereien oder die Bahnaufsicht können in die Alarmierungskette eingebunden werden.

Die Sensoren und weitere Bauteile verfügen über eine eigene Stromversorgung, sodass sie unabhängig von einem vorhandenen Zaun einsetzbar sind. Der Einsatz ohne klassischen Zaun als mechanische Sperre kann zusätzliche Anwendungsgebiete auch in unwegsamen Regionen erschließen.

Kostengünstig und energieeffizient

„Das System baut auf vorhandenen Technologien auf, muss aber dennoch einige Hürden überwinden, um praxistauglich zu werden“, erklärt Professorin Anna Förster vom Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZI) der Universität Bremen.

„Die Sensorik und die Vergrämungslösungen sollen kostengünstig, digital steuerbar und vor allem energieeffizient sein. Gleichzeitig müssen diese Lösungen aber auch sehr genaue Ergebnisse liefern. Unser Ziel ist es zum Beispiel, dass die KI nicht nur die Unterscheidung von Wölfen und anderen Tierarten lernt, sondern auch von einzelnen Wölfen untereinander. So können die Vergrämungslösungen individualisiert werden, damit sich einzelne Tiere nicht an bestimmte Abwehrmethoden gewöhnen", so Förster.

Vergrämen mit Ultraschall, Licht und Duftstoffen

Die Abwehrmethoden, die erforscht werden, sollen auf akustischen und visuellen Reizen basieren, sowie auch Duftstoffe einschließen. Auf Wochenblatt-Nachfrage heißt es von der Uni Gießen, dass sich der Fokus auf die Arbeit mit Ultraschall richtet und die Hoffnung darauf beruht, den Wolf mit Frequenzen zu vergrämen, die er als unangenehm empfindet, während ihn andere Lebewesen nicht wahrnehmen. Visuell geht die Forschung primär in Richtung grelles Licht und Blitzlicht, um die Raubtiere zu vertreiben.

Zudem seien abwehrende Duftstoffe am Markt erhältlich, die die Forschung in ihre Arbeit einbeziehen möchte. Denkbar sei demnach nicht nur der Einsatz am eigentlichen Zaun, sondern die Nutztiere selbst könnten die Sensoren und vergrämenden Objekte am Körper tragen.     

„Es stellt eine der größten Herausforderungen in diesem Projekt dar, die Vergrämungsmethoden so zu entwickeln, dass sie kurz- wie auch langfristig effektiv bleiben“, betont die Verhaltensforscherin Uta König von Borstel, Professorin an der Justus-Liebig-Universität Gießen.

Das Projekt hat eine Laufzeit von drei Jahren und soll Mitte 2024 abgeschlossen sein. Gefördert wird es vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) mit 1,1 Millionen Euro.

Mit Material von Universität Bremen