Machine Learning, Datenanalyse und die Dungineers

Beschreibung

Beim Besuch des Machine Learning and Data Analytics Lab der FAU in Erlangen erfahren wir, wie maschinelles Lernen und robuste Messtechnik dem Tiergarten Nürnberg helfen, mehr über seine Tiere zu erfahren. Matthias Zuerl und Julian Deyerler werden uns dabei das Labor und ihre Forschungsthemen vorstellen.

Deep Learning

Jede Einrichtung, die Tiere in menschlicher Obhut hält, muss das Wohlergehen der Tiere sicherstellen. Um den Zustand eines Tieres zu analysieren, können verschiedene Messungen durchgeführt werden, z. B. eine Blutanalyse oder eine Bewertung des Fellzustandes. Außerdem müssen die Tiere so oft wie möglich beobachtet werden, um weitere Erkenntnisse über ihr Verhalten zu gewinnen. Solche Beobachtungen werden in den meisten Fällen manuell durchgeführt, was sehr arbeits- und zeitintensiv ist und eine kontinuierliche Durchführung verhindert. Wir stellen ein kamerabasiertes System vor, das die automatische Beobachtung von Tieren ermöglicht. Die auf Deep Learning basierenden Algorithmen erkennen einzelne Tiere und analysieren ihre Standorte, Laufwege und Aktivitäten. Wir testen das System an den beiden Eisbären des Nürnberger Zoos.

Dungineers

Vom großen Raubtier zum kleinen Insekt: Die Einsatzgebiete für automatisiertes Monitoring sind vielfältig wie unterschiedlich. Das „Dungineers“-Projekt widmet sich der Überwachung von Bodenparametern im Wüstenhaus des Tiergartens. Mistkäfer haben genaue Anforderungen an das Erdreich, in dem sie ihre Eier ablegen. Temperatur und Feuchtigkeit müssen daher in verschiedenen Bodentiefen erfasst und eingestellt werden. Um den Einfluss von Sonneneinstrahlung, Heizung und Bewässerung in dieser speziellen Umgebung zu erforschen, braucht es robuste Messtechnik.