Künstliche Intelligenz zum automatisierten Monitoring von Insekten Biodiversität
Insekten sind eine der wichtigsten Gruppen von Tieren auf unserem Planeten. Sie spielen eine unverzichtbare Rolle im Ökosystem und tragen zu einer Vielfalt von Funktionen in Ökosystemen bei. Zu diesen gehören zum Beispiel: Die Bestäubung von etwa 80 Prozent aller Pflanzenarten, darunter viele Nutzpflanzen wie Obst, Gemüse oder Kaffee; die Bereitstellung von Nahrung für viele andere Tiere wie Vögel, Fische oder Amphibien; und die Zersetzung von organischen Abfällen wie Laub oder Holz und die Bildung von Humus, der Wasser speichert und das Pflanzenwachstum fördert. Jedoch sind Insekten weltweit bedroht durch Faktoren wie Lebensraumverlust, Pestizideinsatz, Klimawandel oder invasive Arten. Das hat negative Folgen für die Ökosysteme und die biologische Vielfalt.
Um Insekten besser zu schützen und mehr über die Treiber von Insekten Diversität zu lernen, braucht es innovative Methoden zur effektiven Erfassung ihrer Artenvielfalt. Etablierte Methoden erfordern eine hohe Arbeitsintensität und Ressourceneinsatz weshalb sie nur Momentaufnahmen ermöglichen. Jedoch ist eine hohe zeitliche Auflösung erforderlich, um Prozesse wie die Wiederbesiedlung einer Fläche nach einer Störung wie Mahd oder Beweidung zu untersuchen. Das Projekt AIforIBM möchte Kamerafalle für Insekten und künstliche Intelligenz (KI) entwickeln, um Insekten automatisch zu erfassen, zählen und anhand ihrer optischen Merkmale zu bestimmen.
Grünländer bilden einen idealen Standort zum Entwickeln und Anwenden dieser Methode. Grünland ist ein wichtiger Lebensraum für viele Pflanzen und Tiere insbesondere eine hohe Formen- und Artenvielfalt an Insekten, der durch intensive Landnutzung bedroht ist. Die Landnutzung im Grünland besteht aus einer Vielzahl unterschiedlicher Aktivitäten (Mahd, Walzen, Abschleppen, Striegeln, Düngen) mit einer hohen zeitlichen Dynamik.
Wir wollen zeigen, dass Insekten im Feld durch die Kombination einer Kamerafalle und eines automatisiertes KI System mit einer hohen zeitlichen Auflösung identifiziert werden können. Die so erhobenen Daten werden wir nutzen, um sowohl kurz- als auch langfristige Effekt verschiedener Landnutzungsaktivitäten im Grünland auf die Vielfalt der Insekten zu untersuchen.
Im ersten Schritt werden verschiedene Konfigurationen der Kamerafalle evaluiert. Dies betrifft sowohl die verwendeten Kameramodule, als auch die Positionierung von Kamera und, für die Anlockung verwendeter, farbiger Flächen (Form, Größe, Farbe).
Im zweiten Schritt nutzen wir diese Kamerafallen, um Bilder von einem breiten Spektrum von Insekten aufzunehmen. Die Bilder der Insekten werden von Experten so genau wie möglich identifiziert (Ordnungen, Familien, Gattungen und Arten) und als Trainingsdaten für die KI-Modelle verwendet. Wir testen und optimieren diese KI-Modelle hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Effizienz, um eine bestmögliche Quantifizierung der Insektengemeinschaft zu erreichen.
Im letzten Schritt wenden wir das System zur automatisierten Erfassung der Insektengemeinschaft in den Grasländern der Biodiversitäts-Exploratorien an, um Aussagen über den Effekt ausgewählter Landnutzungsaktivitäten auf die Insektenvielfalt im Grünland zu untersuchen.
Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen
