Bund nutzt erstmals KI zur Landschaftsanalyse

Das Bundesamt für Statistik (BFS) setzt auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um seine Auswertungen effizienter und genauer zu machen. Laut Mitteilung setzt das BFS das Deep-Learning-Modell "Adele" zur Erstellung der Arealstatistik ein.

Diese Statistik liefert eine Übersicht über die Nutzung und die Bedeckung des Bodens in der Schweiz. Die Arealstatistik wurde bislang viermal erhoben (zuletzt 2018). Zur Erstellung des Modells kamen jeweils Luftaufnahmen des Bundesamts für Landestopografie zum Einsatz. Anhand dieser Aufnahmen definierte das BFS dann jeweils 4,1 Millionen Stichprobenpunkte.

Diese wurden bislang von "Menschenauge" interpretiert und nach einem von 46 verschiedenen Typen der Bodennutzung und 27 Typen der Bodenbedeckung (z. B. "Gebäude" oder "Gebüsch") klassifiziert. Neu kommt das erwähnte Modell Adele ("Arealstatistik Deep Learning") zum Einsatz. Trainiert wurde dieses unter anderem auf 16,4 Millionen ausgewertet Stichprobenpunkten der bisherigen Arealstatistiken. 

Unterstützen, nicht ersetzen

Das Modul liefert allerdings keine abschliessende Klassifizierung eines Bildes, sondern gibt eine prozentuale Einschätzung ab, wie wahrscheinlich jede der möglichen Kategorien ist. Es sei daher nicht möglich, die Bestimmung der Bodennutzung und -bedeckung vollständig Adele zu überlassen. Einerseits erreiche das Modell für einen beträchtlichen Teil der Kategorien nicht das Präzisionsniveau, das für eine kohärente Fortschreibung der Arealstatistik-Zeitreihen notwendig sei, andererseits wolle das BFS die Analyse gar nicht komplett auslagern.

Das mangelhafte Präzisionsniveau entstamme der Tatsache, dass einige Kategorien optisch schlicht zu ähnlich sehen, während andere Kategorie in sich selbst zu viel Vielfalt bieten für die Analyse (das BFS nennt als Beispiel eine öffentliche Parkanlage.

Stattdessen soll Adele die menschlichen Interpreten unterstützen und einen Teil der Arbeit übernehmen. Nach aktueller Einschätzung könne das Tool die automatische Bestimmung von ungefähr 27 Prozent (1,1 Millionen) der Stichprobenpunkten übernehmen. In anderen Fällen könne das Modell zumindest eine Vorselektion an möglichen Kategorien bieten, bevor ein Mensch die finale Klassifizierung vornimmt. 

Die Resultate der Arealstatistik für die Gesamtschweiz liegen voraussichtlich 2027 vor.

Obwohl das BFS seine menschlichen Interpreten nicht durch KI ersetzen will, fürchten dennoch viele Angestellte in der Schweiz einen Jobverlust durch KI. Mehr dazu lesen Sie hier.