Automated acoustic classifiers provide insights into calling patterns of cicadas in tropical Australia
Diese Studie zeigt, dass das Deep-Learning-Modell BirdNET die Detektion und Überwachung von fünf Zikadenarten in den Tropen Australiens effektiv automatisieren kann, wobei eine hohe Genauigkeit erreicht und ökologisch konsistente Einblicke in deren Rufmuster über einen Zeitraum von 15 Monaten geliefert werden.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung eines Preprints, das nicht peer-reviewed wurde. Dies ist kein medizinischer Rat. Treffen Sie keine Gesundheitsentscheidungen auf Grundlage dieses Inhalts. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
In den weiten, sonnenverwöhnten Landschaften der Tropen summt die Luft oft vom Klang der Insekten. Zu den lautesten und beharrlichsten unter ihnen gehören die Zikaden – Geschöpfe, die Jahre unter der Erde verbringen, bevor sie auftauchen, um für einige kurze Monate zu singen. Für Wissenschaftler ist das Lauschen auf diese Insekten mehr als nur eine auditive Erfahrung; es ist ein wesentlicher Weg, um die Gesundheit eines Ökosystems zu verstehen. Insekten spielen eine entscheidende Rolle in der Natur, indem sie als Bestäuber, Nahrungsquellen und Recycler fungieren, doch ihre Bestände gehen weltweit zurück. Um sie zu schützen, müssen Forscher wissen, wo sie sind, wann sie aktiv sind und wie viele es von ihnen gibt. Traditionell war das Zählen dieser Kreaturen eine langsame, mühsame Aufgabe. Wissenschaftler mussten durch das Gebüsch wandern, aufmerksam lauschen und jede Art manuell anhand ihres Gesangs identifizieren – ein Prozess, der schwer zu skalieren und leicht zu übersehen ist. Doch ein neues Werkzeug verändert das Spiel: automatisierte Hörgeräte, die die Klanglandschaft Tag und Nacht aufzeichnen, gepaart mit Computerprogrammen, die lernen können, spezifische Insektenrufe zu erkennen, was einen Weg bietet, die Biodiversität in großem Maßstab zu überwachen.
In den tropischen Savannen von Nord-Queensland, Australien, setzte ein Forscherteam diese Technologie auf die Probe. Sie wollten testen, ob ein Computerprogramm, das ursprünglich zur Identifizierung von Vogelgesängen entwickelt wurde, darauf trainiert werden konnte, die Rufe von fünf verschiedenen Zikadenarten zu erkennen. Diese Insekten, darunter die Lesser Bladder (kleine Blasenzikade), die Eastern Rattler (östliche Klappernzikade), die Corroboree-Zikade, die Northern Double-Drummer (nördliche Doppeltrommlerzikade) und die Fairy Dust Squawker (Feenstaub-Quäkerzikade), leben in einer komplexen akustischen Umgebung, die von Wind, Regen und den Gesängen anderer Tiere erfüllt ist. Die Forscher installierten achtzehn Aufzeichnungsstationen in der Region, die über fünfzehn Monate hinweg kontinuierlich Geräusche aufnahmen. Dies ergab eine gewaltige Bibliothek von Audioaufnahmen mit einem Gesamtumfang von etwa vierundzwanzigtausend Stunden. Anstatt jede Minute dieses Bandes anzuhören, nutzte das Team ein Deep-Learning-System, um die Aufnahmen zu scannen. Sie brachten dem Computer bei, wie die Rufe der fünf Zikadenarten klingen, indem sie einige klare Beispielrufe verwendeten, und ließen das System dann durch tausende Stunden von Feldaufnahmen suchen, um Übereinstimmungen zu finden.
Die Ergebnisse zeigten, dass der Computer die Aufgabe bemerkenswert gut bewältigte. Das System identifizierte die Rufe aller fünf Zikadenarten mit hoher Genauigkeit und unterschied sie erfolgreich vom Hintergrundrauschen und den Gesängen anderer Insekten. Die Forscher fanden heraus, dass das Programm zuverlässig zwischen einem echten Zikadenruf und einem Fehlalarm unterscheiden konnte, selbst wenn die Klänge vermischt auftraten. Dieser Erfolg bedeutete, dass sie nun die Daten nutzen konnten, um genau zu sehen, wann und wo diese Insekten sangen. Sie entdeckten, dass jede Art ihren eigenen einzigartigen Zeitplan hatte. Die Eastern Rattler und die Corroboree-Zikade waren tagsüber aktiv, wobei die Eastern Rattler am Vormittag zu einem lauten Chor anschwoll und die Corroboree-Zikade von frühem Morgen bis zum Abend kontinuierlich sang. Die Northern Double-Drummer hatte ein komplexeres Muster: Sie sang am Morgen, machte eine Pause und sang dann am Nachmittag und frühen Abend erneut. Im Gegensatz dazu war die Lesser Bladder Cicada hauptsächlich eine Abendziege, die rief, während die Sonne unterging, während die Fairy Dust Squawker tagsüber aktiv war, aber vor der Dämmerung aufhörte.
Die vielleicht überraschendste Erkenntnis war, wie sich diese Insekten verhielten, wenn das Wetter umschlug. Während oft angenommen wird, dass Insekten aufhören zu singen, wenn es regnet, zeigten die automatisierten Detektoren, dass diese Zikaden selbst bei leichtem, mäßigem und starkem Regen weiter riefen. Tats-sächlich stellten die Forscher fest, dass die Chöre manchmal sogar lauter wurden, wenn der Regen intensiver wurde. Dies deutet darauf hin, dass das Vermeiden von Regen, um nach diesen Insekten zu suchen, dazu führen könnte, dass Wissenschaftler einen erheblichen Teil der Aktivität verpassen. Die Studie zeigte auch, dass die Zikaden nicht strikt darauf achteten, nicht zur gleichen Zeit wie andere zu singen, selbst wenn sich ihre Gesänge überschnitten. Anstatt sich abzuwechseln, um Verwirrung zu vermeiden, verließen sie sich auf Unterschiede in der Tonhöhe und Struktur ihrer Rufe, um gehört zu werden. Dieser Befund stellt die Vorstellung infrage, dass Insekten ihre Singzeiten immer trennen, um Interferenzen zu vermeiden, und zeigt stattdessen, dass sie den akustischen Raum effektiv teilen können.
Indem sie bewiesen haben, dass automatisierte Systeme diese Insekten in der Wildnis präzise verfolgen können, bietet die Studie einen leistungsstarken neuen Weg zur Überwachung der Biodiversität. Die angewandte Methode war effizient, da sie weit weniger menschliche Zeit als traditionelle Erhebungen erforderte und gleichzeitig ein detailliertes Bild des Insektenlebens über lange Zeiträume lieferte. Die Forscher fanden heraus, dass die Technologie selbst in den komplexen Klängen der tropischen Savanne, in denen viele verschiedene Arten gleichzeitig singen, gut funktionierte. Dieser Ansatz ermöglicht es Wissenschaftlern, Daten in einem Umfang zu sammeln, der zuvor unmöglich war, was hilft, ein klareres Verständnis dafür zu entwickeln, wie sich Insektenpopulationen verändern. Während die Welt mit einem Verlust der Insektenvielfalt konfrontiert ist, bietet das Vorhandensein eines Werkzeugs, das den Wald belauschen und seine Sänger automatisch zählen kann, eine lebenswichtige Möglichkeit, diese essenziellen Geschöpfe und die von ihnen unterstützten Ökosysteme im Blick zu behalten.
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