Europäische oder asiatische Hornisse? Wie KI helfen kann, invasive Insektenarten zu erkennen

Die KI-Ideenwerkstatt für Umweltschutz lud am 23.4. zu einem Workshop ein, in dem die Teilnehmer*innen KI-Modelle zur Insektenerkennung entwickeln konnten.

Nach einem Warm-up startete der Workshop mit einem kurzen theoretischen Input zum Thema Machine Learning durch Clara Isakowitsch und Janis Klug, beide Mitarbeitende der KI-Ideenwerkstatt für Umweltschutz. Mit Beispielanwendungen wie Qtrees, Birdiary und BirdNet-Pi zeigten sie, wie KI bereits für den Umweltschutz eingesetzt wird. Sie erklärten den Unterschied zwischen Machine-Learning-Algorithmen wie Supervised und Unsupervised Learning und wie wichtig eine gute Datenbasis für KI-Modelle ist.

Wie kann KI eingesetzt werden, um eine invasive Hornissenart zu erkennen?

Der praktische Teil des Workshops startete mit einer konkreten Aufgabe: „Wie kann KI eingesetzt werden, um die invasive Art zu beobachten und sie von der europäischen Hornisse zu unterscheiden?“. Mit einem entsprechenden Tool konnten die Teilnehmer*innen ihr eigenes Künstliches Neuronales Netz zur Bildklassifikation trainieren. Dafür sammelte die Gruppe Bilder zu den beiden Klassen Europäische und Asiatische Hornisse und trainierten das Neuronale Netz. Anschließend testeten sie das trainierte Netz mit ungesehenen Bildern der beiden Hornissenarten.
Dabei wurde deutlich, wie wichtig die Qualität der Datenbasis ist und welche Voraussetzungen für einen guten Datensatz notwendig sind.

Neugierig geworden, spielten die Teilnehmer*innen das Modell auch mit anderen Bildern von Fliegen, Schmetterlingen oder sogar Menschen durch. Hier wurden aber auch die Grenzen von KI deutlich, denn ein KI-Modell kann nur zwischen den Klassen unterscheiden, die wir dem Modell vorgeben. 

In der Abschlussrunde wurden noch andere mögliche Anwendungen von KI, aber auch gesellschaftliche Chancen und Risiken von KI-Modellen diskutiert. Ein Punkt war unter anderem der Ressourcenverbrauch von Modellen und die Kosten-Nutzen-Abwägung. Der Workshop endete also mit einer spannenden Diskussion, die sich noch in einzelnen Gesprächen danach vertiefte.

Die Teilnehmenden kamen aus ganz unterschiedlichen Wissensbereichen: Dabei waren Studierende der Bioinformatik, Lehrkräfte aus Schule und Universität, aus dem Bereich der Datenanalyse oder sind als Multiplikator*innen im Bereich Bildung für nachhaltige Entwicklung tätig. Viele haben bereits erste Erfahrungen mit dem Thema KI und Umweltschutz gemacht und freuten sich auf zusätzlichen Wissensinput.