Erkenntnisse aus Bildanalysen zur Entwicklung intelligenterer Modelle
Heidelberg, 29. April 2020 – Umweltschutz ist SAS, einem der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), ein großes Anliegen. Jetzt setzt das Unternehmen im Rahmen der „Data for Good“-Initiative zusammen mit dem International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA) die nächste Generation an Crowd-basierter KI zur Erkennung und Beseitigung von Umweltproblemen um. Erstes Projekt ist die Eindämmung der weltweiten Abholzung, für das Freiwillige anhand von Satellitenaufnahmen den Zustand von Wäldern beurteilen. So helfen sie, statistische Modelle zu trainieren und die Entwicklung präziser KI-Algorithmen zu fördern, die diese Aufgaben künftig automatisch erledigen können.
Das IIASA ist ein unabhängiges internationales Forschungsinstitut mit umfassender Expertise zu Systemanalyse. Das Institut zeigt unter anderem, wie KI sinnvoll eingesetzt werden kann, um Einblicke in das Zusammenwirken der verschiedenen Ökosysteme auf der Erde zu bekommen und beispielsweise Abholzung zu erkennen. Mit KI erschließt sich eine neue Dimension der Forschung: Systeme ändern sich heutzutage so rasant, dass menschliche Erfahrung, wissenschaftliches Verständnis und herkömmliche Modelle nicht mehr ausreichen, um negative Entwicklungen rechtzeitig aufzuhalten.
„Diese Veränderungen haben existenzielle Bedeutung – entsprechend benötigen wir beste Technologie, um mit ihnen umzugehen. Deshalb haben wir uns für SAS entschieden“, sagt Albert van Jaarsveld, CEO des IIASA. „Mit der geballten Power aus unseren Forschungsplattformen zum Umweltschutz, SAS Technologie für KI und Computer Vision in Verbindung mit menschlicher Intelligenz bekommen wir aussagekräftige KI-Modelle. Diese werden uns bessere Einblicke denn je verschaffen und eine Beurteilung der globalen Umweltveränderungen annähernd in Echtzeit zulassen.“
SAS und das IIASA haben eine Crowdsourcing-App entwickelt, um kollektives Wissen zu sammeln. Ehrenamtliche „Citizen Scientists“ – von Studierenden über Berufstätige aus unterschiedlichsten Branchen bis hin zu professionellen Data Scientists – bewerten in einem ersten Schritt Aufnahmen vom Regenwald. Dabei geht es darum zu beurteilen, ob ein Stück Land unberührt oder von Menschenhand bearbeitet ist.
„Bildanalyse ist ein wichtiger erster Schritt für die präzise Erfassung und Prognose für Abholzung. Menschen sind bestens für diese Aufgabe geeignet, denn sie erkennen – im Gegensatz zur Technologie – auch kleinere Eingriffe in die Wälder weltweit, wie sie zunehmend vorkommen“, erklärt van Jaarsveld. „Crowdsourcing verbessert die KI-Algorithmen. Analysen, die bisher Jahre benötigten, können nun sehr viel schneller durchgeführt werden. So lassen sich wichtige Leitlinien für die Politik schnell entwickeln und zeitnah umsetzen. Dadurch können wir unsere Wälder effektiver schützen.“
„Ein Mensch kann ohne Probleme eine Straße von einem Fluss unterscheiden. KI-Modelle schaffen diese Differenzierung nur mit entsprechendem Training, das wiederum auf menschlicher Beobachtung basiert. Insofern ist Crowd-KI bestens geeignet, um aussagekräftige Erkenntnisse über den aktuellen Zustand bestimmter Regionen zu gewinnen“, führt Dr. Gerhard Svolba, Analytic Solutions Architect bei SAS DACH, aus.
Nach der ersten Phase, die sich auf Abholzung konzentriert, soll die Plattform für weitere Umweltthemen eingesetzt werden, bei denen Crowdsourcing unterstützen kann.
Weitere Informationen dazu gibt es hier.
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