Bultrugwalvissen behoren tot de meest indrukwekkende dieren van de oceaan en leggen enkele van de langste migratieroutes van alle zoogdieren ter wereld af. Ze reizen duizenden kilometers tussen tropische broedgebieden en koudere voedselgronden. Met een gewicht tot 40 ton en een lengte van 18 meter waren deze reuzen tot voor kort lastig te monitoren over de uitgestrekte oceanen—tot nu.
De doorbraak komt van platforms zoals Happywhale, dat geavanceerde AI-algoritmes gebruikt om individuele walvissen te identificeren aan de hand van foto’s van hun staartvinnen (fluken). “In de noordelijke Grote Oceaan hebben we bijna elke levende walvis geïdentificeerd,” legt Ted Cheeseman, oprichter van Happywhale, uit. Het systeem verwerkt beelden die zowel door professionele onderzoekers als burgerwetenschappers worden aangeleverd en vergelijkt deze direct met een uitgebreide database van eerder vastgelegde walvissen.
Deze aanpak, gebaseerd op crowdsourcing, blijkt bijzonder effectief. De database bevat inmiddels bijna 800.000 foto’s van meer dan 100.000 individuele walvissen wereldwijd. De technologie heeft al zorgwekkende trends aan het licht gebracht, waaronder een daling van 20% in de populatie bultrugwalvissen in de noordelijke Grote Oceaan tussen 2012 en 2021, samenvallend met een ernstige mariene hittegolf die voedselketens verstoorde.
De precisie en efficiëntie van het AI-systeem hebben walvisonderzoek ingrijpend veranderd. Wat vroeger jaren handmatige analyse vergde, kan nu in enkele weken worden uitgevoerd. “Met een algoritme als dit verloopt het verzamelen van informatie vele malen sneller,” merken onderzoekers op die de technologie hebben gebruikt om meer dan 200.000 walvisfoto’s te analyseren, verspreid over meer dan twintig jaar.
Naast populatiemonitoring levert de technologie essentiële gegevens op over hoe walvissen reageren op toenemende milieuproblemen. Door klimaatverandering nemen bedreigingen als opwarmende zeeën, aanvaringen met schepen en verstrikkingen in visnetten toe. Het AI-volgsysteem biedt wetenschappers ongekende details, waardoor natuurbeschermers effectievere beschermingsmaatregelen kunnen nemen op basis van real-time gegevens over walvisgedrag en -bewegingen.
Het succes van deze aanpak heeft geleid tot vergelijkbare AI-toepassingen voor andere mariene diersoorten en laat zien hoe kunstmatige intelligentie wereldwijd een krachtige bondgenoot kan zijn in natuurbeschermingsinspanningen.