GAIA i³ 方法:创建生态系统破坏的人工智能预警系统

完整解决方案
秃鹫眼中的生态系统(合成图)
Jon A. Juarez

为了有效应对生物多样性丧失的规模和速度,需要采取创新方法,更快、更准确地提供基于科学的保护见解。GAIA 计划开发了这样一种方法,它将哨兵动物的感官能力和智能与人类和人工智能(AI)相结合,创建了一个环境变化和影响生态系统的重大事件预警系统。例如,秃鹫可以提供可靠而准确的生态系统干扰信息,如干旱、疾病或人类与野生动物冲突造成的动物死亡。借助新开发的动物标签、人工智能管道和物联网卫星基础设施,GAIA 可利用这些知识进行保护,并实时检测威胁,以便迅速采取适当的应对措施。GAIA 方法具有适应性、可扩展性,适用于全球不同生态系统中的各种情况,以避免对物种、生态系统和人类的威胁。

最后更新 31 Oct 2025
93 意见
背景
应对的挑战
干旱
生物多样性的丧失
冲突用途/累积影响
生态系统损失
偷猎

GAIA 解决方案为解决生物多样性丧失的几个驱动因素提供了重要知识。许多物种面临严重的种群衰退,并且容易受到野生动物疾病爆发、长期干旱、人类与野生动物冲突和环境犯罪的影响。监测这些物种的死亡事件和死亡率势在必行--尤其是当死亡率超过基线水平时。有效干预的关键因素有两个:即使在偏远地区也要覆盖广阔的区域,以及在最短的时间内发现事件。应对这些挑战是 GAIA i³ 方法的核心,该方法整合了动物、人工和人类智能。秃鹫等食腐动物通过高度进化的感官能力和精心设计的通信方式实现了覆盖范围和速度。GAIA 系统结合了新开发的动物标签、人工智能驱动的分析管道和卫星通信,能够实时利用这些独特的进化适应性。

实施规模
当地
全球
生态系统
牧场
温带落叶林
热带草原、热带稀树草原、灌木林
主题
栖息地破碎化和退化
物种管理
偷猎和环境犯罪
生态系统服务
一个健康
外联与交流
自然保护技术
地点
德国柏林
纳米比亚
乌干达
莫桑比克
东非和南非
西欧和南欧
过程
过程概述

为了将不同的工作组联系在一起,并在环境研究和保护方面产生协同效应,GAIA 重视在不同学科和专业知识之间架起桥梁。在该倡议中,生物学家、兽医、人工智能专家和工程师与自然保护主义者、政治家、企业家和其他利益相关者合作,共同创造能带来改变的工具和知识。这意味着需要陡峭的跨部门学习曲线:野生动物生物学家学习如何开发和培训人工智能,工程师了解秃鹫的解剖学和行为学,以设计耐用和实用的标签硬件,科研机构与动物园携手合作,在受控环境中培训人工智能和开发硬件。最后但并非最不重要的是,GAIA 为护林员、公园工作人员、官员和其他实地官员开发界面和工具,以便有效利用数据和知识。

积木
了解食腐动物、食肉动物及其群落、生态系统和保护挑战

秃鹫是一种高智商鸟类,为生态系统提供重要的服务。然而,在过去几十年中,由于人为因素,旧世界秃鹫的数量急剧下降。需要制定有效的保护策略,以应对滥杀滥伤或食物来源枯竭等严重威胁。与此同时,人们对秃鹫的行为(包括社会交往)仍然知之甚少。利用高科技跟踪设备和基于人工智能的分析工具,GAIA 的目标是更好地了解秃鹫如何交流、互动、合作、觅食、繁殖和养育幼鸟。此外,GAIA 的科学家还研究白背秃鹫的社会觅食策略,以及食肉动物-清道夫-群体内部的信息传递。在动物王国中,各个类群的共同特点是不仅以个体的形式,而且以群体的形式寻找食物。动物们一起觅食,或者依靠其他个体的知识来寻找食物。这种所谓的社会性觅食可能会带来好处,例如找到的食物数量、可捕获猎物的大小或获取食物所需的时间。GAIA 研究了物种特有的行为和交流机制,以及对个体的激励、好处和可能的坏处。

通过进一步了解这些物种内部和物种之间的联系和互动,GAIA 还有助于更好地了解人类与野生动物冲突的根源(这往往与食肉动物的行为有关)以及物种管理。例如,在纳米比亚,对狮子群落的研究有助于了解它们的空间行为,减少与当地居民(如养牛人)的接触,从而管理人类与野生动物的冲突(全球生物多样性框架目标 4)。这些知识还被用来观察和可持续地管理当地的狮子种群,以造福人类(《全球生物多样性框架》目标 9),在减少冲突和旅游业之间取得平衡。

有利因素

经验、资金和渠道使这一基石得以实现:GAIA 有足够的资源聘请在动物行为学、空间生态学、食肉动物与食腐动物的相互作用、种内交流和人类与野生动物冲突等方面拥有多年研究经验的优秀科学家。此外,在南部非洲野生动物管理和保护领域,GAIA 已与科学界和利益相关方进行了数十年的整合。例如,这使得研究人员可以凭研究许可证进入保护区/禁区,对鸟类进行标记,并为食肉动物套上项圈。

经验教训

该项目的最新研究成果(https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2024.110941)证实了合作和社会信息对觅食成功的益处。研究结果表明,"秃鹫链 "或 "局部强化 "等社会性觅食策略总体上比非社会性策略更有利。只有在秃鹫密度较高的情况下,"秃鹫链 "策略的搜索效率才优于 "局部增强 "策略。此外,研究结果表明,在我们的研究区域,秃鹫可能会受到秃鹫和尸体密度变化的影响而采取不同的觅食策略。本研究建立的模型有可能超越特定的研究地点,成为研究不同物种和环境的通用工具。

推进动物载体遥感、GPS 跟踪和监测

卫星和飞机在收集远距离环境数据方面发挥着至关重要的作用,帮助我们更好地了解气候和生态系统。遥感通常通过飞机、气球或卫星进行,使我们能够对大片区域和偏远地区进行长时间监测。这些 "天眼 "是对陆基观测的宝贵补充,帮助我们了解海洋和气流、土地覆盖变化和气候变化。然而,动物也拥有非凡的感官和探测栖息地变化的独特能力。通过将动物的能力与遥感技术结合起来,GAIA 的目标是提高我们监测和了解地球的能力。动物拥有超强的感官能力和行为策略,这使它们能够感知生态系统中细微和剧烈的变化,并能发现危急事件。例如,秃鹫作为 "哨兵物种",可以将遥感概念提升到新的高度。它们经常在广阔的区域巡逻寻找食物,在没有排放物、额外资源或维修的情况下工作。此外,它们的巡逻以其卓越的视力和寻找尸体为使命。它们巡逻的方式、寻找的东西以及它们带领我们发现的事件可能与特定的环境变化和生态事件有关。

为了充分挖掘秃鹫遥感的潜力,GAIA 重点关注两个重要方面。首先,在秃鹫身上安装功能强大的跟踪装置,以便在详细的时间和空间范围内监测它们的行动和行为。其次,正在开发新的技术解决方案,以更好地了解动物的观察和行为。这包括新开发的摄像标签,其特点是集成了摄像头、用于行为检测和图像识别的人工智能算法,以及用于偏远地区实时覆盖的卫星上行链路。有了这些工具,动物可以更快地捕捉图像并提供周围环境的数据,其分辨率和特异性均高于卫星图像。这种创新方法使我们能够通过动物的眼睛观察自然。

GAIA 采取了尽量减少浪费的策略:只使用和开发绝对必要的技术设备。项圈和标签要么长期保留(如秃鹫),要么定期收集(如狮子)以提取数据。不在景观中保留发射器:如果发射器掉落或携带标签的动物死亡,就会被找到并从景观中移除。这样,GAIA 系统就是一个 "不留痕迹 "的系统,对生态系统有很大好处。

有利因素

GAIA 在整个南部非洲和东非为秃鹫安装了大约 130 个市售标签。这一相对较高的数量为深入研究(在空间和时间上)来自清道夫白背秃鹫等标签哨兵物种的数据如何支持生态系统监测提供了机会。其次,通过与濒危野生动物信托基金、肯尼亚猎鸟信托基金或乌干达保护基金会等机构的合作,这一基石得以实现。

经验教训

GAIA 的研究证明,哨兵物种的感官能力和智慧确实是生态系统监测的重要资产。对秃鹫和乌鸦的调查以及对这些 "天眼 "所携带的标签数据的分析表明,它们在广袤的土地上定位尸体方面比人类和机器更胜一筹,有助于监测生态系统的死亡率。其次,GAIA 研究证实,高科技方法是连接这些宝贵知识并将其用于监测、研究和保护的一种手段。现代人类明显与自然脱节,无法 "阅读 "和 "倾听 "自然。通过创新的人工智能追踪技术,不仅可以提升动物遥感技术在研究和保护方面的应用,还可以重新建立与自然的联系。

人工智能用于行为识别、尸体检测和图像识别

对于生态研究和 GAIA 使用案例来说,有必要在偏远荒野地区长期可靠、准确地识别不同动物物种的行为。为此,GAIA 的科学家们开发并训练了一种人工智能(AI),它可以根据 GPS 和加速度数据进行行为分类,并准确地告诉我们,例如,安装了动物标签的白背秃鹫在任何特定时间和地点正在做什么。这种人工智能最终将直接在 GAIA 动物标签上运行,并从传感器数据中生成行为信息。第二步,科学家们将由此分类的行为与来自标签的 GPS 数据相结合。利用空间聚类算法,他们确定了某些行为发生频率较高的地点。通过这种方法,他们获得了秃鹫进食的空间和时间精细分辨位置。最后但并非最不重要的一点是,GAIA 正在开发一种图像识别人工智能,用于分析新标签系统的集成摄像头拍摄的照片。所有这些算法都将直接在标签上运行,并能执行高效的嵌入式数据处理。这也对图像识别人工智能提出了非常特殊的要求,因为它必须以特别小的数据量运行。为此,GAIA 团队正在为稀疏人工智能开发适当的策略和模型。

这种新型尸体检测管道是阻止物种灭绝和管理人类与野生动物冲突的关键资产,因此符合 GBF 目标 4。该管道可迅速检测到秃鹫的死亡或秃鹫正在捕食的动物的死亡。这两种情况都与阻止物种灭绝有关:在秃鹫尸体上投毒是许多秃鹫物种数量减少的重要原因。由于秃鹫在寻找食物时采用社会策略,一具被毒死的尸体可以杀死数百只鸟。GAIA 计划的科学家们已经证明,给秃鹫贴上标签可以及早发现死亡的秃鹫,并将尸体移走。给秃鹫贴上标签并使用这里介绍的人工智能管道,可以大大减少进一步的死亡。其次,及早发现濒危物种的偷猎事件,可以在当地全面制止偷猎行为,为防止物种灭绝做出重大贡献。

有利因素

这一组成部分有两大有利因素。首先,将野生动物生物学和数据分析/人工智能开发方面的专业知识集于一身。事实证明,在野生动物生态学、特别是秃鹫行为学以及人工智能的代码开发和算法训练方面拥有丰富的经验是绝对必要的。其次,只有通过野生动物研究所和动物学组织的合作,才能获得大量的训练数据--这是成功开发人工智能的关键因素之一。秃鹫被圈养在一个大型鸟舍中,可以通过标签和相关行为的视频记录来收集数据。只有这样才能同步对参考数据和人工智能算法进行训练。

经验教训

在这一构建模块中,GAIA 取得了各种实际成果:首先,完成了基于传感器数据的秃鹫行为分类以及进食集群和秃鹫尸体检测的两种综合人工智能算法的开发,并在同行评审的科学杂志(https://doi.org/10.1111/1365-2664.14810)上发表。人工智能分析流水线已在商用标签的传感器数据上有效运行了数年,并为数百个潜在的尸体地点提供了 GPS 定位--这是护林员实地巡逻的重要信息来源。其次,还为乌鸦开发了类似的人工智能管道。它同样高效,可用于北美或欧洲等地的死亡率监测。第三,GAIA 演示了可以训练一种极其稀疏的图像识别人工智能,以便从新标签相机的照片中检测物种。第四,GAIA 的一项概念研究表明,在同一地点出现的标签可以形成特设网络(数字蜂群),在该网络中可以共享人工智能计算和其他任务,如联合回程。

开发新一代动物标签和设备网络中的数字蜂群智能概念

为了实现 GAIA 计划的目标,开发并应用高科技环境变化预警系统,新一代动物标签是关键的组成部分。GAIA 团队正致力于微型动物标签的硬件和软件开发,该标签采用了带摄像头和图像处理功能的最低功耗传感器技术。这些标签将是能源自主的,最适合秃鹫的解剖结构,并且是正在开发的其他技术功能的基础,如用于行为检测和图像识别的板载人工智能以及基于卫星的物联网通信系统。

此外,GAIA 还在开发分布式人工智能和微处理器网络的概念,即像蜂群一样行动的动物标签。与自然界的蜂群智能类似,GAIA 计划正在绘制微处理器特设网络中的数字蜂群智能。这些自发形成的网络是分布式和基于传感器的海量数据分析的基础。沿着这条路走下去,秃鹫标签等就有可能在觅食活动期间出现在同一地点,相互连接并分担人工智能分析和数据传输等任务。

有利因素

GAIA 合作伙伴的跨学科和跨部门合作是这一组成部分取得成功的关键因素:Leibniz-IZW 提供了有关秃鹫的生物学和兽医学知识,并为新标签的技术设计提供了目标。弗劳恩霍夫国际信息研究所(Fraunhofer IIS)提供了节能硬件、电子和机械以及微型装置软件方面的专业知识。柏林动物园为设计提供了环境和接触动物的机会,并在不同阶段对原型进行了测试。乌干达保护基金会等非洲伙伴组织为深入实地测试标签原型提供了环境。

经验教训

经过数年的设计和开发,新标签系统的原型于 2024 年 11 月在乌干达的野外进行了测试。野生白背秃鹫身上安装了被称为 "数据收集标签"(DCT)的原型,该标签具有 GAIA 标签的许多(尽管不是全部)创新之处。标签在 14 天后从秃鹫身上释放,并使用 GPS 和 VHF 信号进行收集,以便对硬件和软件性能进行全面检查,并对收集到的数据进行评估。这些分析将大大有助于进一步开发该系统。

建立基于卫星的物联网通信系统

环境变化研究中所关注的相关生态过程和事件通常发生在陆地通信基础设施无法到达的偏远地区。在这些地区使用动物标签在野外生成的数据通常只能延迟数天甚至数周才能传输。为了克服这种延迟并确保预警系统不会出现延迟,GAIA 开发了一个用于标签的卫星通信模块以及一颗在低地球轨道(LEO)运行的超小型卫星:为了能够将收集到的数据和信息从发射节点直接传输到低地球轨道(LEO)卫星,新型标签中将集成一个高性能卫星物联网无线电模块。这将确保提取数据的即时、安全和节能传输。该通信系统以地面 mioty® 技术为基础,并将适应该项目的卫星典型频段,如 L 波段和 S 波段。物联网领域有时会用到典型的通信协议,这些协议通常是为小数据包设计的。因此,mioty® 系统的进一步开发还将致力于提高数据传输速率和信息大小,以实现图像传输等应用场景。

卫星物联网系统将是无延迟通信的关键,因此也是预警系统的关键。它极大地促进了 GAIA 系统实现 GBF 目标 4 "阻止物种灭绝、保护遗传多样性和管理人类与野生动物的冲突"。

有利因素

GAIA 研发工作的很大一部分由德国航天局(DLR)资助。这不仅为开发标签中的 mioty® 通信模块、超小型卫星的首批模块和概念提供了预算,还为进入空间技术利益相关者生态系统提供了机会。新成立的 Rapidcubes 公司成为卫星开发计划的重要合作伙伴,项目后续阶段的计划包括与德国航天中心现有基础设施(如海因里希-赫兹卫星)的合作。

经验教训

地面 mioty® 协议在卫星通信中的应用取得了成功。2024 年 7 月,阿丽亚娜 6 号将一颗实验性超小型卫星送入低地球轨道。此后,对通信协议进行了测试和改进,以便将来应用于 GAIA 早期预警系统。

将动物园和人类照料的动物纳入科学技术驱动的研究和保护项目中

世界各地的现代动物园和水族馆提供了独特的机会,在动物护理、物种保护和公众教育方面贡献了专业知识,为现代保护和科学研究奠定了坚实的基础。通过与这些机构密切合作,并利用它们生成的数据和见解,GAIA 计划旨在弥合原生境和非原生境保护工作之间的差距。人类照料下的动物可以作为了解物种的生物学、行为和对环境变化的反应的宝贵模型。此外,动物园的受控条件允许在更可预测和更方便的环境下开发和测试先进技术,如动物传感器和人工智能系统,然后再部署到野外。

该模块的重点领域包括

  • 为传感器数据的人工智能管道开发生成参考和训练数据。通过在大型鸟舍中人工饲养的秃鹫身上部署标签并同时对其行为进行重新编码,我们能够为人工智能的训练创建一个配对数据集。 有了训练有素的人工智能,就不再需要观察动物来检测相关行为(如进食);人工智能能够非常可靠地从传感器数据中预测行为,让我们深入了解目标动物的一生行为。
  • 教育和公众参与:柏林动物园将 GAIA 的研究成果纳入其教育计划,并在媒体关系和公众宣传方面开展合作,提高公众对生物多样性保护和技术创新的认识和参与。向游客介绍最先进的工具及其对野生动物保护的影响。

GAIA 计划的一个主要目标是尽量减少对动物个体的影响,而且这种影响只能是绝对必要的。对于狮子和秃鹫,柏林动物园和柏林 Tierpark 都进行了广泛的测试程序(在德国动物测试和动物福利系统内)。兽医专家针对动物园动物和野生动物开发并测试了相关技术,这些技术被认为是安全的,并且符合严格的动物福利要求。此外,GAIA 内部和其他研究小组都有关于对相应物种进行标记和套圈的效果的长期经验和数据。例如,事实证明,给秃鹫贴标签不会对鸟类的福利、健康或繁殖产生任何不利影响。研究发现,秃鹫带着标签能活很多年,有相似的运动和觅食行为,还能生育后代。

GAIA与柏林动物园的合作也强调了该倡议在GBF目标21 "确保知识的可用性和可及性,以指导生物多样性行动 "意义上的交流和知识转让目标。这一领域的活动不仅针对广大公众,提高他们对生物多样性保护和技术创新的认识,而且还针对国家和国际层面的政治决策者。例如,GAIA 非常积极地与德国和纳米比亚的政治利益相关者进行磋商,并参加了在比利时布鲁日举行的世界自然保护联盟 2024 年地区保护论坛。

提高当地实施和推广解决方案的能力

在纳米比亚、莫桑比克和乌干达等许多非洲国家,随着开发的预警系统与当地公园 和当局一起付诸实施,GAIA 行动采取了重要的能力建设措施。公园工作人员、相关当局和部委的官员在实施该系统的同时也接受了培训。这包括授权当地社区使用 GAIA 系统进行套圈、标记和跟踪,以及使用指定的前端实施预警管道。

此外,GAIA 工作人员还积极教育不同学科和研究领域的学生,为保护和生命科学领域的新技术提供支持。在过去 6 年中,250 多名学生成功参加了 GAIA 工作人员在纳米比亚大学开设的兽医科学和野生动物生物学课程,这些课程的重点是人类与野生动物冲突、动物追踪以及秃鹫、狮子和鬣狗行为等。

专业能力建设和学生培训都直接以当地社区为目标,使他们能够主要依靠当地知识和资源运行 GAIA 早期预警系统。这一组成部分将全球生物多样性框架目标 20 "加强生物多样性能力建设、技术转让和科技合作 "置于 GAIA 行动的核心位置,因为这一组成部分不是该行动研发部分的附加部分,而是从一开始就是一个关键的行动领域。

有利因素

能力建设和大学培训依赖于 GAIA 工作人员与当地社区和组织的长期关系和嵌入。特别是在纳米比亚,与相关机构的合作已有 25 年的历史,GAIA 现在可以利用这些机构进行能力建设和教育。此外,还需要对技术转让和支持进行投资,使当地合作伙伴能够采用和实施该系统。

经验教训

有效实施新方法是一项具有挑战性的任务,特别是在长期。GAIA 从一开始就纳入了实施的视角,但仍需要更加重视与有关当局一起建立常规、流程和责任。在 GAIA 的保护伞下,科学家启动了一个由德国环境、自然保护、核安全和消费者保护部资助的为期三年的指定项目。该项目将推动当地的能力建设和实施,并确保可持续的推广。

影响

GAIA i³ 预警系统自 2022 年 5 月为第一批白背秃鹫安装标签后开始运行。从那时起,全非洲有 130 多只秃鹫被安装了标签,提供了来自 13 个非洲国家的数据。它们巡逻了 700 多万公里,收集了 1 亿多个 GPS 数据点。GAIA 从这些数据中获得了宝贵的信息,如秃鹫行为和生态系统健康方面的信息,并发现了几百起危急事件。这些事件包括中毒事件(主要是人类与野生动物冲突导致的针对食肉动物的中毒事件)、野生动物疾病(如炭疽病)以及非法捕杀野生动物以获取丛林肉、象牙或犀牛角的事件。GAIA 与多个国家的政府和当局携手合作,促进有针对性的巡逻并支持执法。仅这一项合作就侦破了 100 多起犀牛偷猎案件,阻止了偏远地区的偷猎活动,防止了更多动物被杀害,并逮捕了涉案人员。

此外,GAIA 还通过外联和环境教育,提高人们对食腐动物及其宝贵的生态系统服务的认识。经过精心策划的战略沟通努力,德国不同部委和政府组织获得了政治支持,为 GAIA i³ 预警系统的持续运行和扩展奠定了基础。

受益人
  • 野生动物生物学、兽医学、野生动物管理或保护领域的科学家
  • 保护和野生动物管理组织及工作人员
  • 环境犯罪、公共卫生、牲畜和食品安全领域的权威人士
  • 等等...
此外,请说明您的解决方案的扩展潜力。能否复制或扩展到其他地区或生态系统?

GAIA i³ 方法为生态系统监测和研究,进而为物种保护提供了一个解决方案,适用于全球各种情况和生态系统。它通过(清道夫)哨兵动物与高科技设备和工艺的结合,快速可靠地检测动物死亡率。在试点阶段,该解决方案主要针对南部和东部非洲稀树草原生态系统中的食腐动物群落。 在随后的阶段,GAIA 方法将被转移到其他生态系统中,例如在欧洲中部的温带森林中,借助乌鸦监测野猪的非洲猪瘟疫情--已经为这一使用案例建立了相关的人工智能分析管道--或者在海洋中利用标记信天翁检测非法捕鱼。

全球生物多样性框架 (GBF)
GBF 目标 3 - 保护 30% 的土地、水域和海洋
GBF 目标 4 - 阻止物种灭绝、保护遗传多样性并管理人类与野生动物的冲突
GBF 目标 9:可持续地管理野生物种,造福人类
全球生物多样性框架》目标 20:加强生物多样性方面的能力建设、技术转让和科技合作
全球生物多样性框架》目标 21:确保知识的可用性和可获取性,以指导生物多样性行动
可持续发展目标
可持续发展目标 3--良好的健康和福祉
可持续发展目标 15--陆地生活
故事
GAIA 首席兽医兼飞行员 Ortwin Aschenborn 在桑贝济地区进行巡逻飞行
GAIA 首席兽医兼飞行员 Ortwin Aschenborn 在桑贝济地区进行巡逻飞行
Jon A. Juarez

2012 年是纳米比亚赞比西河地区与安哥拉、赞比亚、博茨瓦纳和津巴布韦交界处偷猎大象的高峰期。我所在的团队正试图监测这一情况,寻找大象的尸体,或许能控制住这一戏剧性的局面。一天,我们接到通知,又发现了一头大象的尸体,而且还提到尸体上有秃鹫。我驾驶我的小型固定翼飞机飞往现场,震惊地发现不仅有几只秃鹫,还有几十只甚至上百只,而且它们都死了。我返回后,我们驱车前往犯罪现场。这是一个令人难以忍受的犯罪现场:大象被杀死,之后又被毒死,这样秃鹫就不会暴露大象的位置。

接下来的几个小时里,我们一直在清点秃鹫的数量,把它们堆成大堆,然后焚烧残骸,以清除生态系统和食物链中的毒物。这只秃鹫尸体上有 400 多只秃鹫。当时,秃鹫的数量已经急剧下降,我们知道我们还必须关注食腐动物,否则我们失去它们的速度会比大象更快。于是,我们萌生了给秃鹫安装标签的想法,以便更多地了解它们的行动、行为以及在生态系统中的作用。我们还希望能快速发现中毒事件,在其他秃鹫死亡之前清除毒素。我们只有两个标签,但很快就意识到,即使资源有限,我们发现大象尸体的速度也比以前快得多。仅仅通过查看秃鹫标签的 GPS 坐标和飞往它们经常出没的地点,我们就在三个月内发现了 150 多头死亡的大象。看到动物知识在帮助研究和保护方面的潜力,我感到非常震撼,大开眼界。

在接下来的几年里,这个想法发展成了一个概念,然后变成了一个项目。我们意识到,我们需要更先进的工具和程序来 "入侵 "动物世界。秃鹫停留的地点只是尸体位置的一个平庸的代表--人工智能驱动的位置和移动数据分析可以真正揭开它们的秘密知识。如果标签本身就能运行这些算法,那么尸体的位置就能现场实时推算出来--结合卫星链接从野外任何地方发送这些信息,我们设想建立一个强大的高科技预警系统,以应对动物和生态系统面临的严重威胁。现在我们来到这里,感觉几乎不真实。一切都始于大象尸体上的 400 只秃鹫尸体。

GAIA 项目负责人 Ortwin Aschenborn

与撰稿人联系
其他撰稿人
约尔格-梅尔茨海默
莱布尼茨动物园与野生动物研究所(Leibniz-IZW)
Ortwin Aschenborn
莱布尼茨动物园与野生动物研究所(Leibniz-IZW)
万加-拉斯特
莱布尼茨动物园与野生动物研究所(Leibniz-IZW)
卡塔琳娜-斯佩林
柏林动物园
弗洛里安-莱施卡
弗劳恩霍夫集成电路研究所 IIS
费利克斯-克雷
弗劳恩霍夫集成电路研究所 IIS
特雷莎-戈兹
弗劳恩霍夫集成电路研究所 IIS
瓦尔特-弗雷泽
Rapidcubes GmbH