Elecom

Entschlüsselung von Elefantenkommunikation mit Hilfe von KI.

Hintergrund

Elefanten kommunizieren intensiv miteinander und zeigen eine bemerkenswerte Vielfalt in ihren Lautäußerungen. Sie verfügen über ein hochentwickeltes Vokalisationssystem, mit dem sie Laute imitieren, modifizieren und sogar neue Lautkombinationen hervorbringen können. Das deutet darauf hin, dass sie in der Lage sind, komplexe Informationen an ihre Artgenossen zu übermitteln. Für einige akustische Parameter konnte bereits gezeigt werden, welche Bedeutung sie in der Elefantenkommunikation haben. Die Analyse und Klassifizierung manuell extrahierter Laute ermöglicht es beispielsweise, Individuen anhand ihrer Rufe zu identifizieren, das vokale Repertoire der Tiere besser zu verstehen und Zusammenhänge zwischen Lautäußerungen und Erregungszuständen herzustellen. Trotz dieser Fortschritte bleiben viele Aspekte der Elefantenkommunikation unklar, und es ist nach wie vor eine große Herausforderung sie zu entschlüsseln und zu interpretieren.

Projektinhalt und Ziele

In dem vorliegenden Projekt nutzen wir die neuesten Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und wenden sie auf die weltweit größte annotierte Sammlung von Freilandaufnahmen wildlebender Elefanten an. Darüber hinaus modellieren wir auf Basis neuester bioakustischer Erkenntnisse und mit einem KI-gestützten Ansatz sowohl die Lautproduktion der Elefanten als auch ihr Verständnis dieser Laute. Genauer gesagt, nutzen wir KI, um in unserem umfangreichen Datensatz von Lautäußerungen jene akustischen Muster zu finden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit relevante Information tragen. Mit den akustischen Modellen zur Lautproduktion und -wahrnehmung sowie den identifizierten Mustern wollen wir natürliche Elefantenrufe synthetisieren, um direkt mit Elefanten in freier Wildbahn zu "sprechen" und ihnen zuzuhören.

Die spezifischen Ziele des Projekts umfassen:

  • Die Entwicklung von Methoden, mit denen nicht nur Elefantenrufe automatisch erkannt, sondern auch realistische Elefantenrufe erzeugt werden können.
  • Die Anwendung dieser Methoden auf Elefantenrufe, um
    • Individuelle Informationen wie Erregungszustand, Alter, Geschlecht, Fortpflanzungszustand etc. aber auch soziale Informationen (z. B. Dialekte innerhalb einer Familie) zu ermitteln.
    • Realistische Rufe zu erzeugen, um deren Wirkung auf Elefanten in freier Wildbahn zu testen.
  • Die Analyse von Kontext-Informationen, um besser zu verstehen, wie sich die Bedeutung eines Rufs je nach Kontext und Bezugsrahmen verändert.
  • Die Entwicklung eines "Wörterbuchs" der Elefantenkommunikation, in dem alle identifizierten und verifizierten akustischen Muster sowie ihre potenziellen Bedeutungen festgehalten sind.

Methoden

Wir entwickeln einen innovativen und multidisziplinären Ansatz, der unter Anwendung neuester Methoden aus der KI-Forschung, mit Hilfe von Expert*innenwissen aus der Verhaltensbiologie, und auf Basis eines großen, kuratierten Datensatzes Laute von Elefanten untersucht. Der Datensatz umfasst etwa 10.000 vollständig annotierte und kategorisierte Rufe von wild- und in Gefangenschaft lebenden Elefanten aller Altersgruppen beiderlei Geschlechts.

Wir passen existierende Modelle der menschlichen Lautproduktion und -wahrnehmung, auf die biophysikalischen Gegebenheiten bei Elefanten (z.B. ihren Hörbereich und Stimmumfang) an und nutzen die resultierenden Modelle als Anhaltspunkte für die Entwicklung von Algorithmen, die einerseits Muster in Elefantenlauten erkennen und andererseits, auf Basis der so gewonnen Information, authentische Elefantenlaute erzeugen können.

Diese künstlich erzeugten Laute spielen wir wildlebenden Elefanten in Südafrika in sogenannten Playback Experimenten vor, testen ihre Reaktionen, und validieren auf diese Weise unsere Hypothesen.

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Forschungsgruppenleiter
Forschungsgruppe Media Computing
Institut für Creative\Media/Technologies
Department Medien und Digitale Technologien
Arbeitsplatz: A - Campus-Platz 1
M: +43/676/847 228 652
Externe Projektleitung
Priv. Doz. Dr. Angela Stöger-Horwath (lead)
MitarbeiterInnen
Externe MitarbeiterInnen
Peter Balazs
Daniel Haider
Jure Zeleznik
PartnerInnen
  • Österreichische Akademie der Wissenschaften
Finanzierung
WWTF
Laufzeit
01.06.2024 – 31.05.2028
Projektstatus
laufend
Beteiligte Institute, Gruppen und Zentren
Forschungsgruppe Media Computing
Institut für Creative\Media/Technologies