Durch maschinelles Lernen: Entwaldung kann prognostiziert werden

Der Computerwissenschaftler David Dao ist ein Spezialist für maschinelles Lernen. Mit seinem neusten Projekt kann der Waldrückgang prognostiziert werden.

Das Wichtigste in Kürze

Der Rückgang der Regenwald ist spätestens seit den Amazonas-Bränden ein Thema.
Der Deutsche David Dao hat sich an der ETH Zürich dem Problem gestellt.
Seine lernfähigen Algorithmen können den Waldrückgang selbstständig voraussagen.

Die Bilder des brennenden Amazonas sind um die Welt gegangen. Der deutsche Computerwissenschaftler David Dao stellte sich dem Problem der Entwaldung. Am «DS3Lab» der ETH Zürich entwickelte der Spezialist für maschinelles Lernen lernfähige Algorithmen, die selbständig Satelliten- und Drohnenaufnahmen auswerten können.

So erkennen sie, wo und in welchem Ausmass die Waldfläche zurückgeht. Auch Prognosen wo der Wald künftig schrumpfen wird, sind möglich. Durch das spezielle Lesen der Bilder in einer bestimmten Abfolge kann dabei der Rückgang anhand von Strassen erkannt werden.

Erst gestern präsentierte Dao sein Projekt an der 25. UN-Klimakonferenz in Madrid. Bereits geplant ist ein Pilotprojekt seiner Technologie im «Valdivianischen Regenwald» in Chile.