Stefan Kahl von der TU Chemnitz entwickelte die Vogelstimmen-App "BirdNET" gemeinsam mit Wissenschaftlern der Hochschule Mittweida und der Cornell University in Ithaca/New York (Foto: Lars Meese)
Laut neuesten Zahlen nutzen aktuell bereits rund 180.000 Menschen die App, die Stefan Kahl, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur Medieninformatik (Prof. Dr. Maximilian Eibl) der TU Chemnitz und sein Team entwickelt haben. Täglich zählen die Forscher aus Chemnitz rund 3.000 neue Nutzer. Dazu zählt das Team rund 30.000 Beobachtungen durchschnittlich pro Tag. Das bedeutet, dass User der App ihre Audio-Daten an den App-Server übertragen. Dort wird sie durch die an der Professur Medieninformatik entwickelte Künstliche Intelligenz (KI) "BirdNET" analysiert und die entsprechende Vogelart identifiziert.
Beteiligt an der App waren neben Stefan Kahl auch Wissenschaftler der Hochschule Mittweida und der Cornell University in Ithaca/New York. Der Europäische Sozialfond (ESF) förderte das Projekt über einen Zeitraum von drei Jahren mit insgesamt 57.600 Euro. Darüber hinaus unterstützten die Professur Medieninformatik der TU Chemnitz und die Stiftungsjuniorprofessur Media Computing (Jun.-Prof. Dr. Danny Kowerko) der TU Chemnitz sowie ansässiger regionaler Unternehmen das Projekt.
KI-Unterstützung
Der Hintergrund dieses Chemnitzer Forschungsprojektes ist denkbar einfach: Um wildlebende Tierarten wie Vögel nachhaltig schützen zu können, ist eine stetige Kontrolle und Überwachung unabdingbar. Wildtiere lassen sich aber nur eingeschränkt in freier Wildbahn dauerhaft durch den Menschen beobachten. In aller Regel werden daher Bild- und Tonrekorder eingesetzt, die Langzeitdaten aufzeichnen. Diese Daten müssen aber zuerst erhoben und ausgewertet werden, was bei wilden Tieren in der Regel mit hohem Aufwand verbunden ist.
Um die nötigen Daten für ihre App zu erhalten, legte das Team um Stefan Kahl das größte, vollständig annotierte Datenset von Geräuschkulissen (Soundscapes) an – eine besondere Herausforderung für die Forscher. "Neben den Vogelstimmen sind auch sehr viele anderen Geräusche wie Autos, Wind, Regen, andere Tiere wie Frösche und Insekten und natürlich auch Menschen enthalten", so Kahl. Um diese Daten zu filtern, verwendet das Team Lernverfahren mit künstlichen neuronalen Netzen. Diese Netze trainierte das Forschungsteam vorab mit rund 50.000 Aufnahmen und über 350 Stunden Testmaterial bekannter Vogelarten. Aktuell enthält die Datenbank die Stimmen der rund 500 häufigsten Vogelarten in Nordamerika und Europa. In diesen Regionen ist die App aktuell am weitesten verbreitet. Weitere Regionen können hinzukommen.
Grenzübergreifender Erfolg
Die meisten Anfragen erreiche das Team aus Deutschland, dem Vereinigten Königreich, Frankreich und den USA, wo sich offenbar die größte Nutzerbasis befinde: "Wir freuen uns sehr, dass wir mit der Veröffentlichung der finalen Version unserer App einen wichtigen Beitrag für die Fachdisziplin der Ornithologie leisten können, damit Forscher noch effektiver ihre Daten auswerten können. Vor allem der grenzübergreifende Erfolg der App bereits vor der finalen Veröffentlichung zeigt uns, wie groß das Interesse ist", sagt Kahl. Aufgrund der großen Nachfrage fertigten Kahl und sein Team eigens eine Version der App in französischer Sprache an.
[PA]
