KI erkennt Beutetiere an Kaugeräuschen

Was steht auf dem Speiseplan eines Adlerrochens? Eine künstliche Intelligenz kann diese Frage jetzt beantworten – indem sie die Kaugeräusche des Tieres analysiert. Forscher der Florida Atlantic University in den USA haben einen Algorithmus entwickelt, der das Knacken von Muschelschalen erkennt, wenn Raubtiere ihre Beute fressen. Die Studie, veröffentlicht im Fachjournal Ecological Informatics, zeigt, dass das Modell sogar unterscheiden kann, ob ein Tier eine Muschel oder eine Schnecke verspeist.

„Viele Meerestiere haben die einzigartige Fähigkeit, harte Schalen zu zerkleinern“, erklärt Matt Ajemian, einer der beteiligten Forscher. „Aber wir wissen oft nicht, wie viel sie fressen und was genau auf ihrem Speiseplan steht.“ Mit der neuen Methode können Wissenschaftler nun aus der Ferne erkennen, ob ein Raubtier gerade eine Muschel oder eine Schnecke frisst.

Die Überwachung von Räuber-Beute-Beziehungen ist entscheidend, besonders in sich schnell verändernden Meereslebensräumen. Zu wissen, was große Räuber fressen, hilft, die Ressourcen zu verstehen, von denen sie abhängen – und gezielte Schutzmaßnahmen zu planen. Gleichzeitig ist es wichtig zu messen, wie stark die Populationen von Beutetieren wie Muscheln durch Räuber belastet werden.

„In einem Muschelbett oder Seegrasfeld wollen wir wissen, wie viel Beute ein Räuber im Laufe eines Jahres entfernt“, sagt Ajemian. Bisher war es schwierig, solche Daten unter Wasser zu sammeln. Die KI könnte diese Lücke schließen und einen detaillierten Einblick in die Nahrungsnetze der Ozeane geben – eine Grundlage für besseren Meeresschutz.