Autonomer Riffrobot kartiert versteckte marine Hotspots durch Analyse von Fischrufen

Es nutzt Kameras, Hydrophone und Bordrechner, um die Unterwasserumgebung während der Bewegung zu analysieren und Gebiete mit hoher biologischer Aktivität präzise zu identifizieren. Im Gegensatz zu traditionellen Riff-Erhebungen, die auf Tauchern angewiesen sind, arbeitet der Roboter autonom über lange Zeiträume und kann größere Flächen abdecken, ohne die Sicherheit ährden.

Es sammelt kontinuierlich sowohl visuelle als auch akustische Daten, um zu verstehen, wie sich das marine Leben in komplexen Riffstrukturen verteilt. Korallenriffe bedecken weniger als 0,01 Prozent der Ozeane, beherbergen jedoch fast ein Viertel aller marinen Arten und stellen somit unter Druck stehende, kritische Ökosysteme dar, die durch wärmende Gewässer, Überfischung und Küstenschäden gefährdet sind.

Das Verständnis der Verteilung ät ist entscheidend für deren Schutz. Schall- und Bildfusion Das CUREE-System kombiniert mehrere Sensorik-Modi, darunter visuelle Fischzählungen, Unterwasserschallkartierung und die Verfolgung kann es sowohl sichtbares marines Leben als auch verborgene Aktivitäten auf Basis der Unterwasserschalllandschaften erfassen.

Der Roboter kann sich zudem biologischen

Der Roboter kann sich zudem biologischen Signalen wie denen schallgeführter Bewegung nähern und die Ergebnisse anschließend mit Nahbereichsdaten aus der Bildgebung bestätigen, was die Genauigkeit in komplexen Riffumgebungen verbessert.

In Feldversuchen, die in den USA durchgeführt wurden, Zwischen 2022 und 2024 identifizierte der Roboter wiederholt einen bedeutenden Biodiversitäts-Hotspot in der Nähe einer Stützkorallenstruktur bei Joel's Shoal.

Die Fischdichte in diesem Gebiet war nahezu 25-mal höher als in den umliegenden Regionen, was durch akustische und visuelle Daten bestätigt wurde. „Durch die Kombination dieser Datenströme kann der Roboter entfernte Aktivitäten akustisch erfassen und diese anschließend mit nahen visuellen Beobachtungen verifizieren", sagte der Forscher Seth McCammon.

Verfolgung versteckten Rifflebens Das System nutzt

Verfolgung versteckten Rifflebens Das System nutzt zudem Verhaltenshinweise üsselarten, um ökologisch bedeutsame Bereiche zu lokalisieren. In einer Demonstration verfolgte es die Bewegungsmuster, um Zonen hoher biologischer Bedeutung zu identifizieren. Der Roboter konnte akustische Unterwasserschallquellen aus Entfernungen 80 Metern erfolgreich verfolgen und autonom aus einer Distanz 30 Metern auf Riff-Hotspots zusteuern.

Forscher zufolge ermöglicht dieser Ansatz die kontinuierliche Kartierung ökosystemen, die sonst schwer zu untersuchen sind.

Schließlich planen das Team weltweit Flotten solcher Roboter, um die Gesundheit der Riffe zu überwachen und den Naturschutz zu unterstützen, während die Ozeane weiter erwärmen und Ökosysteme degradieren. „Da Korallenriffe unvorhersehbaren Herausforderungen ausgesetzt sind, benötigen wir intelligentere und schnellere Methoden, um zu verstehen, wo das Leben noch besteht und warum – damit Naturschützer und Ressourcenmanager ihre Aufmerksamkeit dort konzentrieren können, wo sie am dringendsten benötigt wird", sagte leitender Forscher Yogesh Girdhar.

Forscher zufolge könnte dieser Ansatz die langfristige Überwachung, indem er die Abhängigkeit eine kontinuierliche, hochauflösende Kartierung ökosystemen ermöglicht, die mit konventionellen Methoden allein schwer, zeitaufwändig und kostspielig zu untersuchen sind. Die Studie wurde in Science Robotics veröffentlicht.