Korallen sind auf den Bildern der Taucher mit ihren schillernden Fischen nur eine Randnotiz, doch für viele Wissenschaftler stehen sie im Vordergrund, da sie eine wichtige Rolle im Ökosystem spielen. Diese Tiere mit ihrem Kalkskelett gehören zu den vielfältigsten Ökosystemen der Erde: Obwohl sie weniger als 0,1 % der Gesamtoberfläche der Ozeane bedecken, beherbergen sie fast ein Drittel aller bekannten Meeresarten. Sie haben auch einen großen Einfluss auf das Leben der Menschen in vielen Ländern, die an Riffe angrenzen: Laut einer Studie der US-Behörde für Ozean- und Atmosphärenbeobachtung sind bis zu einer halben Milliarde Menschen weltweit von Korallenriffen abhängig, was ihre Ernährungssicherheit und ihr Einkommen aus dem Tourismus betrifft. Die Korallen, die insbesondere durch den Anstieg der Meerestemperatur und die lokale anthropogene Verschmutzung gefährdet sind, was zu ihrem Ausbleichen und Absterben führt, sind Gegenstand eingehender Studien, wie z. B. die des Transnational Red Sea Center (TRSC), das die Geheimnisse der Arten des Roten Meeres lüften will, die besonders widerstandsfähig gegen den Stress des Klimawandels sind. Im Rahmen dieser von der EPFL* geleiteten Mission wurde DeepReefMap getestet, eine vom Laboratoire de science computationnelle pour l’environnement et l’observation de la terre (ECEO) an der EPFL entwickelte künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, auf der Grundlage eines Unterwasserfilms, der mit einer handelsüblichen Kamera aufgenommen wurde, innerhalb weniger Minuten mehrere hundert Meter Riffe mit Korallenbänken in 3D zu rekonstruieren. Sie kann auch bestimmte Merkmale von Korallen erkennen und diese quantifizieren. „Diese Methode demokratisiert die digitale Rekonstruktion von Riffen und beschleunigt ihre Überwachung, indem sie den Arbeitsaufwand, die Ausrüstung, die Logistik und die IT-Kosten reduziert“, betont Samuel Gardaz, Projektleiter des TRSC. Die Forschungsergebnisse werden nun in Methods in Ecology and Evolution veröffentlicht.
Korallen nach ihrem Gesundheitszustand und ihrer Form klassifizieren
Um ihren Kollegen, den Biologen, die vor Ort arbeiten, die Arbeit noch weiter zu erleichtern, haben die Wissenschaftler semantische Segmentierungsalgorithmen eingebaut, mit denen sie die Korallen nach ihrem Gesundheitszustand klassifizieren und quantifizieren können – von gesund, d.h. farbenfroh, über abgestorben und mit Algen bedeckt bis hin zu weißer Bleiche – und die Wachstumsformen der Korallen, die in den flachen Riffen des Roten Meeres am häufigsten vorkommen, nach einer international anerkannten Hierarchie identifizieren können – verzweigt, massiv, hart, weich etc. -. „Das Ziel war es, den Bedürfnissen von Wissenschaftlern und Naturschützern, die vor Ort arbeiten, mit einem Werkzeug zu entsprechen, das schnell und umfassend eingesetzt werden kann: In Dschibuti beispielsweise gibt es 400 km Küste“, betont Jonathan Sauder, der die Entwicklung dieser KI zum Thema seiner Doktorarbeit gemacht hat. „Unsere Methode erfordert keine teure IT-Infrastruktur: Auf einem Computer mit einer einfachen Grafikprozessoreinheit können die semantische Segmentierung und die 3D-Rekonstruktion in der gleichen Zeit wie das Video erreicht werden“.
