KIM: 500.000 Insekten effizient bestimmen

Ein gutes halbes Jahr tüfteln die Macher*innen unseres Pilotprojekts „KIM – KI-basiertes Insektenmonitoring“ bereits an ihrer KI-Lösung zur automatischen Bestimmung von Arten und Individuenzahlen.

Das Projekt entwickelt eine intelligente Monitoring-Station auf Basis einer Malaisefalle mit Kameratunnel. Eine Malaisefalle ist eine spezielle Insektenfalle, die fliegende Insekten passiv einfängt, indem sie sich an einer Barriere orientieren und in einen Sammelbehälter gelangen. Im Projekt wird dieser durch einen Kameratunnel ersetzt. Wir haben uns mit Christopher Galle, einem ihrer Initiatoren, unterhalten. 

Was habt ihr seit Projektstart bewirken können – in der Umwelt, der Gesellschaft oder bei euch selbst?
Wir haben unsere KIM-Station deutlich weiterentwickelt: Sie hat jetzt ein stabiles, wiederverwertbares Gestell und einen Schaltkasten für die Elektronik. Ziel ist, sie einfach und günstig nachbaubar zu machen, damit mehr Projekte davon profitieren können. Außerdem verbessern wir die Bildqualität, damit die Daten vielseitiger einsetzbar sind. Besonders freut uns, dass wir unseren ersten Citizen Scientist gewonnen haben. Er will die Station bei sich im Garten einsetzen, um Insekten zu erfassen.

Gibt es ein konkretes Beispiel oder Erlebnis, das zeigt, dass euer Projekt einen Unterschied macht?
Ein Beispiel ist die automatische Verarbeitung von rund 500.000 Insektenfotos pro Saison. Unser KI-Modell, basierend auf der YOLO-Architektur (You only look once – Objekterkenng und -klassifizierung), liefern mit relativ wenig Trainingsdaten bereits gute Ergebnisse. Auswertungen, die mit herkömmlichen Malaisefallen typischerweise Wochen und Monate dauern, sowie viel Laborkapazität und Personal in Anspruch nehmen, können wir in wenigen Tagen erledigen. Das zeigt uns: KI kann das Insektenmonitoring schneller und effizienter machen – und so langfristig den Insektenschutz voranbringen.

Wofür konntet ihr das Preisgeld bisher nutzen?
Wir haben neue Hardware gekauft, um den Prototypen weiterzuentwickeln – günstiger, aber mit besserer Datenqualität. Das hat den Fortschritt deutlich beschleunigt. Außerdem wurde mit dem Geld meine Stelle als studentische Hilfskraft finanziert. 

Welche Reaktion von anderen hat euch besonders gefreut oder bewegt?
Eine besonders schöne Rückmeldung kam von einem Insektenfreund, der zufällig auf unser Projekt gestoßen ist und nun selbst einen Prototypen einsetzen will. Auch die vielen Presseanfragen zeigen uns, dass das Interesse an unserer Arbeit groß ist.

Warum ist der Einsatz von KI aus eurer Sicht ein guter Weg für den Umweltschutz?
KI hilft uns, wichtige Erkenntnisse über Umweltveränderungen schneller und effizienter zu gewinnen. Statt tausende Insekten manuell zu bestimmen, übernimmt das die KI – und spart so Zeit und Kosten. Außerdem verbindet unser Projekt Technik, Biologie und Bildung, zum Beispiel als spannendes Thema für Schulen.