BirdNET – Eine KI identifiziert Vogelarten

Wie gestaltet sich die Ausgangssituation?

Um wildlebende Tiere dauerhaft zu schützen, ist eine regelmäßige Beobachtung und Kontrolle notwendig. Allerdings ist die Beobachtung von Vögeln oder anderen Tieren in freier Wildbahn durch den Menschen allein nur schwer möglich. Bislang werden daher Bild- und Tonrekorder für die Aufzeichnung von Langzeitdaten eingesetzt. Die Erhebung und Auswertung der Daten ist jedoch in der Regel sehr aufwändig.

Wer löst das Problem und welche Rolle spielt KI dabei?

In dem Forschungsprojekt BirdNET der Technischen Universität Chemnitz und dem K. Lisa Yang Center for Conservation Bioacoustics am Cornell Lab of Ornithology wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um mehr als 6.000 der häufigsten Vogelarten weltweit zu identifizieren. 

Mitarbeitende des Projektes legten dafür zusammen mit der Zivilgesellschaft das größte, vollständig annotierte Datenset von Vogelstimmen an. Mit diesen Daten wurde ein KI-Modell trainiert, das anschließend automatisch Audioaufnahmen nach Vogelstimmen durchsuchen kann, die zum Beispiel mit einem Handymikrofon aufgenommen wurden. Nach wie vor herausfordernd ist es, die Vielzahl anderer Umgebungsgeräusche wie Verkehr, Wind oder von anderen Wildtiere herauszufiltern. 

Wie ist die Zivilgesellschaft eingebunden? 

Die Zivilgesellschaft ist integraler Bestandteil von BirdNET. Über 140.000.000 App-Beobachtungen wurden bereits erfasst. Das ermöglicht eine breite Datenerfassung. Nutzerinnen und Nutzer übertragen ihre Audio-Daten an den App-Server. Dort analysiert und identifiziert die entwickelte KI "BirdNET" die Vogelarten. Zusätzlich arbeitet das BirdNET-Team auch an smarten Aufnahmegeräten, die Bürgerwissenschaftler*innen in ihrem Garten oder auf dem Balkon ausbringen können. Diese Geräte „lauschen“ dabei rund um die Uhr nach Vogelstimmen. Wird eine Art erkannt, wird die Beobachtung gespeichert und gleichzeitig für interessierte Nutzerinnen und Nutzer visuell aufbereitet. Smarte Aufnahmegeräte sind zum Beispiel die Haikubox, BirdWeather PUC oder BirdNET-Pi.