Drohne am üben im Zürich Zoo

Mit Drohnen auf Spurensuche im Dschungel

Ein Team unter der Leitung der ETH Zürich und der WSL h?lt Einzug in das Finale des XPRIZE Rainforest Wettbewerbs. Ziel des internationalen Forschungswettbewerbs ist die F?rderung der Entwicklung autonomer Technologien, mit denen Daten über die Biodiversit?t gesammelt werden k?nnen.

von Anna Janka
(Bild: Dominik Ryser / Zoo Zürich)

In Kürze

  • Unter der Leitung von Forschenden der ETH Zürich und WSL nahm das Team ETH BiodivX am Halbfinale des internationalen Forschungswettbewerbs XPRIZE Rainforest teil.
  • Im Halbfinale sammelten die Teams zuerst mit Drohnen und unbemannten Fahrzeugen eDNA-Spuren, ohne dabei selbst einen Fuss in den Regenwald zu setzen. Anschliessend werteten sie die gesammelten Daten aus und konnten dadurch zahlreiche Pflanzen- und Tierarten identifizieren.
  • Die entwickelten Technologien waren so überzeugend, dass die ETH BiodivX Forschenden als eines von sechs Teams den Einzug ins Finale 2024 geschafft haben.

externe SeiteXPRIZE Rainforest ist ein internationaler Wettbewerb, an dessen Ende ein Preisgeld in der H?he von 10 Millionen US-Dollar auf das Gewinnerteam wartet. Ziel ist es, die Entwicklung autonomer Technologien zu f?rdern, mit denen Daten über die Biodiversit?t gesammelt werden k?nnen. Durch den Einsatz von unbemannten Forschungsfahrzeugen (sogenannten ?Rovern?) und Drohnen soll dabei die biologische Vielfalt im Regenwald erfasst und so dieses ?kosystem besser verstanden werden. Der Wettbewerb startete 2019 mit knapp 300 Teams, von denen 13 das Halbfinale erreichten, das im Mai und Juni 2023 im Regenwald Singapurs stattfand. Auch das Team ETH BiodivX unter Leitung der ETH Zürich und der WSL war mit 29 Personen aus 13 L?ndern vor Ort, um die Wirksamkeit der gemeinsam entwickelten Technologien zu demonstrieren. Insgesamt leisteten 56 Personen aus 15 unterschiedlichen Organisationen einen Beitrag für das ETH BiodivX Team, darunter die drei ETH-Spin-Offs Restor, Diaxxo und SimplexDNA.

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(Video: ETH Zürich)

Die Aufgabe im Halbfinale

Jedes Team hatte 72 Stunden Zeit, um die entwickelten Technologien zu testen: 24 Stunden, um Daten zu sammeln, und 48 Stunden, um diese auszuwerten und einen Bericht anzufertigen. Die Aufgabe war es, auf einer zugeteilten Fl?che dichten Dschungels m?glichst viele Pflanzen- und Tierarten nachzuweisen, ohne das Gebiet dabei selbst zu betreten.

W?hrend 24 Stunden flog die Drohne des ETH BiodivX Teams 41-Mal in den Regenwald und sammelte dabei 50 eDNA-Proben (Kurzform für environmental DNA, auf Deutsch: Umwelt-DNA). Dabei handelt es sich um DNA-Spuren, die Lebewesen in ihrem Lebensraum hinterlassen, beispielsweise durch Ausscheidungen oder den Verlust von Haut- und Haarpartikeln. Das Sammeln der eDNA erm?glicht den Nachweis unterschiedlicher Tier- und Pflanzenarten in einem bestimmten Gebiet. Das Team ETH BiodivX sammelte mithilfe von Drohnen drei verschiedene Typen von eDNA-Proben: Wasser-, Luft- und Oberfl?chenproben. Für die Entnahme der Oberfl?chenproben entwickelten die Forschenden eine Sonde, mit der Abstriche von verschiedenen Oberfl?chen gemacht werden konnten. Diese wurde an einer Drohne befestigt und konnte durch eine Winde tief in den Regenwald hinabgelassen werden. ?Durch diese Bewegung k?nnen wir Umwelt-DNA aus dem Inneren der Baumkronen aufnehmen, die auf andere Weise nicht zug?nglich w?re?, schildert der am Wettbewerb teilnehmende ETH-Professor Stefano Mintchev.

Ein Rover und eine Flugdrohne, die von Forschenden der Universit?t Aarhus respektive der TU-Delft entwickelt wurden, kamen im Halbfinale ebenfalls zum Einsatz. Die beiden Fahrzeuge produzierten auf ihren Eins?tzen im Regenwald 130 Gigabyte an Video- und Audioaufnahmen. Citizen Scientists und KI-Algorithmen der Zürcher Non-Profit Organisation GainForest, verfolgten diese Fahrten im Livestream und identifizierten so weitere Spezies.

Insgesamt entstand innerhalb eines Tages eine enorme Fülle an Daten: Es wurden mehr als 12 Millionen DNA-Sequenzen produziert und gesamthaft 257 Tier- und Pflanzenarten in dem untersuchten Regenwaldgebiet durch das Team identifiziert werden. Die Ergebnisse wurden dann in einem über 70-seitigen Bericht festgehalten.

Ideale ?bungsbedingungen im Zoo Zürich

Die heissen und feuchten Bedingungen im Regenwald stellen für die verwendete Elektronik eine grosse Herausforderung dar. Und auch die Probenentnahme musste geübt werden, bevor die Forschenden nach Singapur aufbrachen. Glücklicherweise stellte der Zoo Zürich mit seinem Masoala Regenwald einen idealen ?bungsort zur Verfügung. ?Neben dem Bildungsauftrag, dem Natur- und dem Artenschutz ist die Forschung eine der vier zentralen Aufgaben eines modernen Zoos. Diese Kollaboration mit der ETH Zürich ist ein wunderbares Beispiel dafür, wie man den Masoala Regenwald nutzen kann, um Forschungsmethoden vor dem Einsatz im Feld zu testen und zu optimieren?, bekr?ftigt Dr. Leyla Davis, Forschungskuratorin im Zoo Zürich.

Das Finale 2024

Am Montag, 24. Juli, wurden an der externe SeiteICCB 2023 Konferenz die sechs Finalistinnen und Finalisten des XPRIZE Rainforest Wettbewerbs bekannt gegeben. Die intensive und langj?hrige Arbeit an dem Projekt zahlte sich aus, denn die Gruppe ETH BiodivX schaffte den Einzug in die finale Runde des Wettbewerbs. ?Diese Leistung stellt einen bemerkenswerten Meilenstein für unser Team dar. Unseren Erfolg verdanken wir der aussergew?hnlichen Mischung an Personen aus verschiedensten Disziplinen, die ihre Ideen und vielf?ltigen F?higkeiten aus den Bereichen der Robotik, DNA-Sequenzierung, Sozialwissenschaften und weiteren Feldern eingebracht haben?, erkl?rt Stefano Mintchev.

Die ETH-Professorin Kristy Deiner erg?nzt: ?Es k?nnte keinen besseren Zeitpunkt für einen solchen Wettbewerb geben, um die L?sungen auszuarbeiten, die zur Bew?ltigung der Biodiversit?tskrise erforderlich sind. Wir fühlen uns geehrt, unter den Finalist:innen zu sein. Vor allem aber freuen wir uns darauf, unsere Technologien weiterzuentwickeln.? Die sechs Teams, die es in die letzte Runde geschafft haben, k?nnen nun ihre Technologien nochmals überarbeiten, bevor es 2024 ins Finale geht.

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