de.wedoany.com-Bericht: Wissenschaftler haben einen auf Künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmus entwickelt, um häufig geschmuggelte Meeresproben wie Haifischflossen, Seepferdchen und Seegurken zu identifizieren. Die Gesamterkennungsrate des Algorithmus liegt bei 92 %. Diese Forschung zielt darauf ab, die Schwierigkeit zu lösen, grenzüberschreitenden Schmuggel von Meerestieren aufzudecken.
Dr. Vanessa Pirotta von der Macquarie University ist die Erstautorin der Studie, die in der Fachzeitschrift „Frontiers in Marine Science“ veröffentlicht wurde. Sie erklärte, der Handel mit Wildtieren sei grausam und unethisch. Viele Menschen erführen möglicherweise zum ersten Mal von der illegalen Schmuggelkriminalität von Meerestieren, deren Ziel nicht nur bekannte Arten wie Nashornhörner und Elfenbein umfasse.
Der jährliche Umsatz des illegalen Handels mit Meerestieren weltweit wird auf mehrere Milliarden US-Dollar geschätzt und stellt eine enorme Bedrohung für gefährdete Arten dar. Der Transport zu Nahrungszwecken, zur Herstellung von Medikamenten, Schmuck oder als Haustiere verschlechtert die ohnehin fragile Situation der Tierpopulationen weiter. Zudem könnten lebend geschmuggelte Meerestiere bei einer Flucht zu invasiven Arten in anderen Ökosystemen werden. Die praktischen Schwierigkeiten bei der Aufdeckung von Schmuggel führen jedoch dazu, dass dieser nur schwer wirksam eingedämmt werden kann und seine Auswirkungen auf die Umwelt kaum genau zu bewerten sind.
Das Forschungsteam modifizierte vorhandene Röntgen-Computertomographie-Geräte an Flughäfen. Diese Geräte, die ursprünglich zur Erkennung von Sprengstoffen und biologischen Gefahren eingesetzt werden, können einzelne Gegenstände mehrfach röntgen und dreidimensionale Bilder erstellen. Die Wissenschaftler trainierten den Algorithmus mithilfe neuronaler Netze, um in diesen Bildern häufig geschmuggelte Arten zu identifizieren. Ziel ist es, ein intelligentes System zu entwickeln, das verdächtiges Gepäck automatisch markiert und zur manuellen Überprüfung weiterleitet.
In dieser Studie wurden Haifischflossen, Seepferdchen und Seegurken als Erkennungsobjekte festgelegt. Haifischflossen sind ein beliebtes Lebensmittel, getrocknete Seepferdchen werden häufig im traditionellen Arzneimittelhandel gehandelt. Die Aufzeichnungen über den Schmuggel von Seegurken sind relativ gering, doch ist bekannt, dass sie seit langem illegal überfischt werden. Die Forscher gehen davon aus, dass das tatsächliche Ausmaß des Schmuggels größer sein könnte als die vorhandenen Aufzeichnungen vermuten lassen.
Die Forscher führten insgesamt 298 Scans von Proben durch, darunter 20 Seegurkenproben, 30 Seepferdchenproben und 18 Haifischflossenproben. Die meisten Proben stammten aus früheren Schmuggelbeschlagnahmungen. Für jede Probe wurden die Position variiert und verschiedene Szenarien kombiniert, wobei jeweils fünf Bilder aufgenommen wurden. Zudem wurden Mischscans mit mehreren Proben erstellt. Die Forscher simulierten auch die Versteckmethoden von Schmugglern, indem sie Proben in Alufolie oder Kleidung einwickelten oder in Kinderspielzeugen versteckten. Darüber hinaus wurde die Threat Image Projection-Technologie eingesetzt, um die oben genannten Scanbilder in CT-Bilder von Gepäck ohne verbotene Gegenstände einzufügen und so die reale Szene von Schmuggelware in Gepäckstücken nachzubilden. Nach Abschluss des Algorithmustrainings testeten die Wissenschaftler den Algorithmus mit einer neuen Reihe von Bildern.
Die Testergebnisse zeigen eine Gesamterkennungsrate von 92 % für den Algorithmus. Die Erkennungsrate für Haifischflossen lag bei 95 %, für Seepferdchen bei 96 % und für Seegurken bei 86 %. Die Fehlalarmrate des Algorithmus betrug 13 %, aufgeschlüsselt: Haifischflossen 2 %, Seegurken 1 %, Seepferdchen 9 %. Dank seiner hohen Genauigkeit könnte dieses intelligente Erkennungssystem ein wirksames Werkzeug zur Bekämpfung des Schmuggels werden und helfen, große Mengen an Schmuggelware abzufangen, die den bestehenden Kontrollmethoden entgehen.
Dieses auf bestimmte Arten spezialisierte intelligente Erkennungssystem ist kein Allheilmittel. Die Vielfalt der geschmuggelten Meeresarten ist groß, und Fehlalarme des Systems müssen weiterhin manuell überprüft werden. Zudem sind 3D-CT-Scanner teuer und nicht an allen Flughäfen verfügbar; viele Flughäfen verwenden noch 2D-Scanner. Daher wird das intelligente Erkennungssystem eine Ergänzung zu den bestehenden Kontrollmethoden sein, kein Ersatz. Dr. Pirotta erklärte, die Forschung könne nur auf der Grundlage vergangener Beschlagnahmungen reale Schmuggelszenarien simulieren. Künstliche Intelligenz sei kein Allheilmittel für die Erkennungsarbeit und könne die manuelle Überprüfung und den Einsatz von Spürhunden nicht ersetzen.
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