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Maschinelles Lernen im Marwell Zoo

Als Teenager habe ich in einem Zoo gearbeitet. Leider nicht als Tierpfleger – ich musste Tee und Kaffee servieren (was mich vom Kellnern abbrachte und mir half, mich auf mein technisches Studium zu konzentrieren). Aber während der Pausen konnte ich mich dort umsehen und die Tiere anschauen. Häufig waren die Tierkäfige allerdings leer, da die meisten Tiere nachtaktiv oder am liebsten bei Sonnenaufgang oder -untergang unterwegs waren. Es kam mir nicht so vor, als stünde dieser Arbeitsplatz besonders mit moderner Technologie in Verbindung. Deshalb wollte ich mehr darüber erfahren, als ich hörte, dass Andy Stanford-Clark von IBM im Marwell Zoo maschinelles Lernen zum Einsatz gebracht hat.

Der Marwell Zoo in Hampshire (Großbritannien) ist an der Erhaltung und Aufzucht verschiedener bedrohter Arten, unter anderem der seltenen Nyala-Antilope, beteiligt. Der Nyala ist in Südafrika heimisch und an wärmeres Wetter als das britische gewöhnt. Der Zoo hat Heizgeräte im Schlafbereich der Tiere aufgestellt, damit sie nachts nicht frieren. Die Nyala laufen jedoch viel umher, vor allem in der Dämmerung, aber oft auch nachts. Das bedeutet, dass manchmal die Heizgeräte eingeschaltet, die Tiere aber ganz woanders sind.

Heizgeräte am Laufen zu halten, ist teuer – der Marwell Zoo war deshalb an einem „intelligenten Heizsystem“ interessiert, das sich nur einschalt, wenn ein Nyala anwesend ist. Hier kam IBM ins Spiel.

Andy hatte einen Wärmebildsensor verwendet um herauszufinden, wie lang die Warteschlange an der Kaffeebar der Zentrale von IBM Internet of Things in München war (kein Scherz). Er hatte mit Wärmebildkameras also Erfahrung.

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Zunächst brachte Andy ein paar Wärmebildsensoren über dem Schlafbereich der Antilopen an, um ihr Bewegungs- und Schlafverhalten zu überwachen. Zu Kalibrierungszwecken stattete er außerdem einen Raspberry Pi mit einer IR-Kamera aus, die jedes Mal ein Foto schoss, wenn das System der Meinung war, ein Nyala befinde sich darunter.

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Durch Korrelation der Wärmebilder und der Fotos, auf denen sich Nyalas befanden, erhielt Andy einen Datensatz, mit dem er dem Klassifikator (eine Art Algorithmus für maschinelles Lernen) eines neuralen Netzes beibringen konnte, Muster zu erkennen. Während er das System anlernte (und um sicherzugehen, dass die Nyalas nicht froren), wurden die Heizgeräte weiterhin manuell gesteuert. Er programmierte die IR-Kamera jedoch so, dass sie jedes Mal ein Foto aufnahm, wenn das Modell des neuronalen Netzes vermutete, ein Nyala sei anwesend.

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Anschließend glich er die Fotos mit den Nyalas (das tat er von Hand – ähnlich wie bei einer Sicherheitsabfrage „Ich bin kein Roboter – Klicken Sie alle Bilder an, auf denen Ampeln zu sehen sind“) gegen die Messwerte des Temperatursensors ab und gewann Vertrauen in das System. Grenzfälle (bei denen der Sensor etwas erkennt, das aber möglicherweise kein Nyala ist) werden standardmäßig als „Nyala anwesend“ gewertet, damit nicht aus Versehen Baby-Nyalas der Kälte ausgesetzt werden.

Andy sagt: „Wir lassen es jetzt noch einen Winter in Betrieb, um zu sehen, wie es läuft, aber wir wissen, dass sich die Heizkosten im Nyala-Haus bereits um 5 % reduziert haben.“

Als Nächstes stehen die Automatisierung des Bilderkennungssystems und dann die Einführung des Systems in anderen Bereichen des Zoos an. Das macht nicht nur für den Energieverbrauch des Zoos (und damit auch seine Finanzen) einen erheblichen Unterschied, sondern auch für die CO2-Bilanz.

Im weiteren Verlauf wären alle möglichen Arten von Heizsystemen „auf Abruf“ denkbar – in Schulen, Büros und sogar in der eigenen Wohnung.

Bilder: Andy Stanford-Clark


Weitere Links:

https://www.ibm.com/blogs/internet-of-things/iot-how-to-build-a-better-zoo-bed/

http://www.bbc.co.uk/news/av/technology-42439477/can-ai-keep-these-zoo-animals-warm

http://www.alphr.com/technology/1008347/ibm-watson-s-next-mission-keeping-antelopes-toasty-warm

https://www.okdo.com/case-study/the-heated-zoo/ 

I am an inventor, engineer, writer and presenter. Other stuff: Royal Academy of Engineering Visiting Professor of Engineering: Creativity and Communication at Brunel University London; Fellow of the Institution of Mechanical Engineers and have a PhD in bubbles; Judge on BBC Robot Wars.
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