Tehanu nutzt Generative KI zur Neudefinition von Artenschutz und Naturschutzfinanzierung

Datenbasierte Entscheidungsgrundlage zur Verbindung von Artenbedürfnissen und Naturschutzfinanzierung

Naturschutzmaßnahmen basieren oft auf lückenhaften Studien und subjektiven Einschätzungen. Ziel dieses Pilotprojekts war es, ein skalierbares, objektives Rahmenwerk zu entwickeln, das mithilfe von KI die ökologischen und Verhaltensbedürfnisse nicht-menschlicher Spezies ableitet – und diese mit Finanzierungsmechanismen verknüpft.

Beispiel: Die Berggorillas in Ruanda haben einen geschätzten ökonomischen Wert von 1,55 Milliarden USD – vor allem durch Tourismus, der etwa 10 % des BIP Ruandas ausmacht. Dennoch sind diese Tiere im Finanzsystem nicht repräsentiert. Diese Diskrepanz war der Ausgangspunkt für das Projekt.

Die Herausforderung bestand darin, eine Methode zu entwickeln, wie KI die Bedürfnisse von Spezies verarbeitet und daraus verifizierbare Finanztransaktionen ableitet – mit direkter Wirkung vor Ort.

Im Fokus: Eine Gorillafamilie im Volcanoes Nationalpark, Ruanda.

Ziele des Teams:

• Entwicklung eines KI-Modells zur Verarbeitung heterogener Datenquellen (Studien, Feldnotizen, Sensorik), um Prioritäten wie Nahrung, Sicherheit und Gesundheit zu erkennen.
• Aufbau eines validierten Finanzierungsmodells, das Mikrozahlungen aus Umweltfonds direkt an lokale Schutzakteure leitet.

KI-gestützte Verhaltensmodellierung und automatisierte, überprüfbare Transaktionen

Tehanu arbeitete mit AWS, Anthropic und Adastra zusammen, um eine integrierte Plattform zu entwickeln, die KI-Inferenz, Blockchain-Validierung und Cloud-Skalierbarkeit verbindet.

Datenaggregation und Modellierung

• Adastra implementierte ein KI-Modell basierend auf Anthropic Claude 3.5 Sonnet (via Amazon Bedrock).
• Hunderte wissenschaftlicher und praxisnaher Datenquellen wurden verarbeitet, um die Verhaltenshierarchie der Gorillas zu modellieren.

Generative KI-Analyse

Das Modell synthetisierte unstrukturierte Inhalte (Studien, Ranger-Berichte, ökologische Daten) und erzeugte strukturierte Erkenntnisse – vergleichbar mit menschlichen Expert:innen, jedoch 110-mal schneller.

Sichere Blockchain-basierte Finanztransaktionen

• Validierte Schutzaktionen (z. B. Entfernung von Fallen, Habitat-Monitoring) lösten Mikrozahlungen über das MTN MoMo Netzwerk aus.
• Die Blockchain-Technologie sicherte Transparenz und Nachvollziehbarkeit.

Cloud-Infrastruktur von AWS

Nutzung von Amazon S3, Lambda und Bedrock für skalierbare Speicherung, serverlose Ausführung und automatisiertes Retraining der Modelle.

KI-Vision-Modul

Ein weiteres Modell identifizierte einzelne Gorillas mit 93 % Genauigkeit – basierend auf Kamerafallen und Crowdsourcing.

Datenbasierter Naturschutz mit realwirtschaftlichem Impact

Das Tehanu-Projekt zeigt, wie KI und Blockchain zu messbaren ökonomischen und ökologischen Resultaten führen können:

• Wissenschaftliche Rohdaten werden in direkt umsetzbare Schutzmaßnahmen übersetzt.
• Analytische Erkenntnisse sind direkt mit Finanzierungssystemen verknüpft.
• Es entsteht ein Modell für „species-centric AI governance“ – bei dem KI die Stimme der Natur wird.

Ergebnisse im Überblick:

• 110× schnellere Erkenntnisgewinnung: Verhaltensdaten in 13 Minuten analysiert – statt 24 Stunden durch menschliche Experten.
• Objektive Ermittlung von Prioritäten: Sicherheit und Verdauungsgesundheit wurden als besonders kritisch identifiziert – bisher unterschätzt.
• Automatisierte Finanzflüsse: Validierte Schutzmaßnahmen führten automatisch zu Zahlungen an Ranger und lokale Communities.
• Realisierung ökonomischer Potenziale: Das Projekt kanalisiert den 1,55-Milliarden-USD-Wert der Berggorillas in überprüfbare Naturschutzmaßnahmen.
• Skalierbares Framework „Know Your Species“ (KYS): Die Methode wird auf weitere Spezies übertragen – als neue Grundlage für biodiversitätsorientierte Entscheidungen.