BioActiveAI

BioActiveAI setzt neue Maßstäbe in der automatisierten Erfassung und Analyse von bioakustischen Daten und einer hochgradig standortspezifischen Anpassung. Der technologische Fortschritt liegt in der Nutzung von AL und SFDA zur Optimierung von Biodiversitätsmonitoring-Prozessen. Dies ermöglicht kontinuierliches Lernen ohne Neutraining. AL fokussiert das Training auf aussagekräftige Daten und reduziert den Annotationsaufwand, was die Effizienz des Lernprozesses erhöht. SFDA passt Modelle ohne Notwendigkeit gelabelter Daten an neue Zielumgebungen an, wodurch standortspezifische Gegebenheiten wie Umweltgeräusche, Artenvielfalt und Vokalisationsmuster berücksichtigt und die Klassifikationsgenauigkeit gesteigert werden. Ein integraler Bestandteil von BioActiveAI ist die Anbindung an Citizen-Science-Plattformen sowie die Entwicklung einer prototypischen Annotations-App, die Nutzer:innen aktiv in den Verbesserungsprozess mit einbindet. Diese können Audiodaten einbringen, KI-Klassifikationen bewerten und durch Feedback neue Trainingsdaten generieren, was Qualität und Akzeptanz erhöht. Feldtests sichern die Praxistauglichkeit des Prozesses für den Einsatz durch die BÖF-nk. Der BioActiveAI-Prozess soll zukünftig durch die Einbindung weiterer Gutachter, Schutzgebiete und Ornithologen sowie gezielte Vermarktung skaliert werden, um flächendeckende, kontinuierliche Monitorings zu ermöglichen.

BioActiveAI wird für Gutachterbüros wie das BÖF-nk entwickelt, um Gutachten effizienter und präziser zu gestalten. Da bestehende Modelle oft nicht standortspezifisch genug sind und Daten für bestimmte Tierarten unzureichend vorhanden sind, wird dies durch gezielte Datenermittlung und Annotation über eine Annotations-App und Citizen-Science-Plattformen verbessert. Darüber hinaus eignet sich BioActiveAI für den Einsatz in diversen Lebensräumen und Schutzgebieten (z.B. National- und Naturparks), um das Monitoring erheblich zu verbessern. Die automatisierte, kontinuierliche und nicht-invasive Erfassung von Tierarten ermöglicht gezielte Schutzmaßnahmen auch bei begrenzten Ressourcen. Die aktive Einbindung von Nutzer:innen über Citizen-Science-Plattformen (z.B. iNaturalist, GBIF, eBird) und eine Annotations-App fördern Engagement und liefern hochwertige Daten zu ökologischen Prozessen, was den gesellschaftlichen Nutzen der Technologie erweitert.

Das IES bringt Expertise in KI-Methoden wie AL ein und stärkt durch Erfahrungen aus Drittmittelprojekten die wissenschaftliche Basis von BioActiveAI. In Kooperation mit den Universitäten Chemnitz (BirdNET), Kiel und dem Fraunhofer IEE, entwickelte das IES im Projekt „DeepBirdDetect“ erfolgreich verschiedene Baselines und ein führendes KI-Modell für die akustische Detektion von Vögeln. BÖF-naturkultur (BÖF) ist ein Büro für naturschutzfachliche und landschaftpflegerische Fachplanung mit einem Team aus Biolog:innen, Ökolog:innen und Naturschutzexpert:innen. BÖF-nk besitzt langjährige Erfahrung in angewandtem Naturschutz und Biodiversitätsforschung. Es ist auf Tierpopulationserhebung, Lebensraumanalysen sowie moderne Monitoringmethoden, insb. Bioakustik, spezialisiert. BÖF-nk hat zahlreiche Projekte zu faunistischer Erfassung und Umweltverträglichkeitsprüfung durchgeführt und arbeitet mit Behörden und Naturschutzorganisationen zur Gewährleistung artenschutzrechtlicher Standards zusammen.