3. Juli 2019, 9:37 Uhr | Lesezeit: 4 Minuten
Schleppt Ihnen die Katze auch manchmal tote Tiere ins Haus? Ein Amazon-Mitarbeiter hat nun die Lösung: Die automatische Katzenklappe, die Katzen nur ohne Beute rein lässt.
Katzenbesitzer kennen das Problem: Die vierbeinigen Jäger schleppen immer mal wieder tote oder halbtote Beute ins Haus. Es wird vermutet, dass sie das tun, da sie uns für unfähig halten, selbst auf die Jagd zu gehen. Sehr rücksichtsvoll aus ihrer Sicht also, für uns jedoch eine eklige Angelegenheit, die Kadaver wieder zu entfernen.
Killer-Katze automatisch ausgesperrt
Benjamin Hamm, Produktmanager bei Amazon, arbeitet nun an einer Lösung, die neben einer einfachen Katzenklappe auch Machine Learning, also Künstliche Intelligenz (KI), beinhaltet. Hamms Kater, Metric, ist wohl ein begabter Jäger, der häufig auch nachts Beute ins Haus brachte. Der Produktmanager hatte genug von nächtlichen Säuberungsaktionen und suchte nach einer Lösung.
Da ein Glockenhalsband an Metrics nicht funktioniert und Hamm seinen Kater nachts nicht aussperren wollte, kam ihm eine andere Idee: Ein Algorithmus, der erkennt, wenn Metric mit Beute nach Hause kommt und dann automatisch die Katzenklappe sperrt, damit Jäger und Gejagtes nicht hereinkommen. Alles weitere, was Hamm dafür brauchte, ist ein automatisches Schließsystem, das von einem Arduino gesteuert wird und eine Kamera mit KI-Unterstützung von Amazon selbst, die DeepLens.Hamm hat die automatische Katzenklappe in seinem Talk Cats, Rats, A.I., Oh My! bei Ignite Seattle vorgestellt, wie Synced berichtet.
Der Produktmanager machte es sich prompt zur Aufgabe, Coding zu lernen, um den Algorithmus zu programmieren. Die Idee dahinter ist simpel: Ein dreistufiges Modell entscheidet, ob Metric Beute anschleppt und verschließt in diesem Fall die Katzenklappe.
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In der ersten Stufe wird permanent gescannt, ob eine Katze vor der Klappe ist oder nicht. Erkennt die Kamera eine Katze, wird Stufe zwei ausgelöst. In Stufe zwei unterscheidet der Algorithmus, ob die Katze gerade geht oder kommt. Geht sie, passiert nichts, kommt sie, wird die dritte Stufe eingeleitet. Jetzt wird es heikel, denn nun muss der Algorithmus entscheiden, ob die Katze mit oder ohne Beute kommt. Erkennt die Kamera, dass außer der Katze noch ein Beutetier vor der Klappe steht, wird der Riegel vorgeschoben. Die Rampe, die zur Katzenklappe führt, legt Metric in etwa zwei Sekunden zurück, der ganze Prozess muss also in unter zwei Sekunden abgeschlossen sein.
Hamm bekommt außerdem eine Nachricht auf das Smartphone geschickt und spendet Geld an die National Audubon Society, die sich für den Schutz von Vögeln einsetzt, die oft den räuberischen Katzen zum Opfer fallen.
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Wie wurde die Künstliche Intelligenz trainiert?
Bevor das System bereit war, musste die KI erstmal mit einer Menge Daten gefüttert werden, um das dreistufige Modell bestmöglich umzusetzen. Dafür hat Hamm händisch rund 23.000 Bilder von seinem Kater in vier verschiedene Kategorien unterteilt: Kommend und gehend sowie mit und ohne Beute. Diese Bilder wurden in das Modell mithilfe des Online-Machine-Learning-Services Sagemaker eingefügt.
Anhand der kategorisierten Bilder kann das System die Form, Kontur und Farbe der Katze erlernen und von anderen Tieren und Gegenständen unterscheiden. Machine Learning hat also die Fähigkeit, mit einem festgelegten Set an Daten zu erkennen, in welcher Situation die Katze vor der Kamera erscheint. Die Live-Aufnahme der Katze mit Beute im Maul muss nicht zur 100 Prozent den festgelegten Bildern der Katze mit Beute im Maul entsprechen. Das ist es auch, kurz zusammengefasst, was Machine Learning, oder KI, bedeutet: Anhand von vorher eingespeisten Situationen neue Situationen erkennen und richtig einordnen.
Apropos richtig einordnen: In fünf Wochen hat das Programm bei 180 Eintritten ohne Beute Metric nur ein einziges mal unfairerweise ausgesperrt. Beim Versuch, mit Beute in die Wohnung zu gelangen, wurde Metric in fünf von sechs Fällen erfolgreich abgewiesen. Hamm kann also endlich sorgenfrei ins Bett gehen und ohne Unterbrechung durchschlafen.
