Das Monitoring der biologischen Vielfalt ist bislang aufwendig, kostenintensiv und erfordert spezialisiertes Fachwissen. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich Veränderungen der Landschaft jedoch auch einfach und frühzeitig anhand von Tonaufnahmen erkennen. Im Projekt Bio-O-Ton entwickeln Forschende daraus eine Methode, mit der sich der Zustand von Lebensräumen mit Unterstützung von Bürgerinnen und Bürgern als Citizen Scientists großflächig erfassen lässt. Als Frühwarnsystem soll diese Methode zukünftig bei Behörden zum Einsatz kommen. Für die Entwicklung werden Citizen Scientists gesucht, die Tonaufnahmen in Naturräumen machen.
Wandel in der Natur frühzeitig zu erkennen, ist eine zentrale Voraussetzung, um schützenswerte Lebensräume zu identifizieren und langfristig zu erhalten. Eine schnelle und kostengünstige Methode, die helfen kann, solche Veränderungen in Deutschland großflächig sichtbar zu machen, entwickeln Forschende unter der Leitung des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) derzeit zusammen mit dem Institut für sozial-ökologische Forschung (ISOE).
Grundlage dafür sind Daten von Citizen Scientists: Interessierte Bürgerinnen und Bürger können ab sofort mithilfe eines Smartphones Tonaufnahmen in Naturräumen machen und für das Forschungsprojekt „Bio-O-Ton“ bereitstellen. Mit diesen O-Tönen aus möglichst weiten Teilen der Natur in Deutschland entsteht eine Art Frühwarnsystem, mit dem die Forschenden künftig Behörden beim Monitoring von Biotopen unterstützen wollen.
Das Projekt wird von einem Runden Tisch aus Fachbehörden, Naturschutzverbänden, Kartierungsbüros und wissenschaftlichen Einrichtungen begleitet. Gemeinsam wurde zunächst ein Klassifikationssystem für Flächenbewertungen erarbeitet, das dem Projektpartner ci-tec GmbH als Grundlage für das Training einer KI dient. Tonaufnahmen wurden hierfür als ideale Messmethode identifiziert
Einminütige Klangaufnahmen sollen typische Geräusche einer natürlichen Umgebung festhalten, etwa Tiergeräusche, Wind oder auch entfernte Verkehrsgeräusche. Sie liefern wissenschaftlich exakt auswertbare Daten, sind großflächig einsetzbar und ermöglichen eine erste Bewertung der Fläche, ohne sie zu betreten. Die Forschenden kombinieren die Tonaufnahmen mit Satellitendaten, Wetterinformationen und weiteren Biodiversitätsdaten, sodass eine umfangreiche Referenzdatenbasis aus bereits bewerteten Flächen entsteht.
Darauf aufbauend entwickelt ci-tec KI-Modelle, die akustische Muster bestimmten Lebensraumtypen zuordnen können, während das ISOE die Praxistauglichkeit des Verfahrens im behördlichen Biodiversitätsmonitoring in einer Akzeptanzstudie prüft und mögliche Anwendungsfälle evaluiert.
Der Erfolg des Projektes ist eng mit der Unterstützung von Bürgerinnen und Bürgern verknüpft. Das Team von Bio-O-Ton kooperiert deshalb mit „Dawn Chorus“, einem Citizen-Science-Projekt, das dazu einlädt, Naturklänge mit dem Smartphone aufzunehmen und zu teilen. Das Forschungsteam ruft alle, die draußen in der Natur unterwegs sind, dazu auf, mithilfe der App Naturtöne aufzunehmen.
Grundsätzlich lassen sich die Audiodaten überall sammeln. Besonders wichtig für das Trainieren der KI sind jedoch Gebiete, deren naturschutzfachlicher Wert bereits von Fachleuten kartiert wurde, da sich dort Veränderungen der Biodiversität gut nachvollziehen lassen. Da diese Flächen besonders schützenswert sind, dürfen die Tonaufnahmen dort ausschließlich von Wegen aus gemacht werden. Weitere Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Eine ausführliche Anleitung für Citizen Scientists ist hier verfügbar: https://www.ipf.kit.edu/Citizen_Scientists.php
Das Forschungsprojekt „Bio-O-Ton – Biodiversitätsbewertung von Biotoptypen durch maschinelles Lernen anhand von Citizen-Science-Tonaufnahmen und Satellitenbildern“ wird durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen des Förderaufrufs „BiodivKI – Methoden der Künstlichen Intelligenz als Instrument der Biodiversitätsforschung“ der Forschungsinitiative zum Erhalt der Artenvielfalt (FEdA) gefördert.
Das Verbundprojekt Bio-O-Ton entwickelt mit Hilfe von maschinellem Lernen Anwendungen zur Bewertung der biologischen Vielfalt. Dazu werden Smartphone-Tonaufnahmen mit Satellitenbildern kombiniert.
Wo liegen die Ursachen des Biodiversitätsverlustes? Wie können wir Biodiversität zukünftig schützen? Wie entsteht Bereitschaft für Veränderungen?
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