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KI zur Erkennung von Stimmsignaturen bei wilden Schimpansen

In diesem Projekt werden KI-Techniken eingesetzt, um die artspezifischen Langstreckenrufe, die so genannten pant-hoots, zuverlässig den Ruferzeugern zuzuordnen. Die Daten wurden von Schimpansen gesammelt, die in ihrem natürlichen Lebensraum in der Rekambo-Gemeinschaft im Loango-Nationalpark in Gabun leben.
Individuelle Erkennung (IR) ist für Arten wie Schimpansen, die in Fusionsgesellschaften leben, entscheidend für die Aufrechterhaltung der sozialen Dynamik und der Bindungen. Durch den Einsatz modernster KI-Technologie zur akustischen Identifizierung einzelner Schimpansen aus einer Gruppe mit bekannten Individuen hoffen wir, unser wissenschaftliches Verständnis des Verhaltens und der Kommunikation von Tieren zu verbessern und diese Methoden auf Gemeinschaften mit unbekannten Individuen anzuwenden.
Akustische IR sind eine Herausforderung, da die verschiedenen Aspekte wie Umweltfaktoren (z. B. Lärm), Vokalisationstypen und sich überschneidende Rufverhaltensweisen stark variieren. Sie können jedoch sehr nützlich sein, um ein besseres Verständnis der in den Rufen kodierten Informationen und der Auswirkungen ökologischer und sozialer Faktoren auf die Rufproduktion zu erlangen. Darüber hinaus ermöglicht die genaue Erkennung von Individuen Schutzmaßnahmen, indem sie Einblicke in die Populationsgröße, die Verteilung und die Lebensraumnutzung von nicht ortsgebundenen Gruppen gewährt und so möglicherweise effiziente Management- und Schutzstrategien für gefährdete Arten wie Schimpansen unterstützt.

Beteiligte Forschungsgruppen: Comparative BioCognition und Computer Vision