Arbeitsprogramm
Das Projekt BioIntAkt umfasst sieben technische Arbeitspakete, deren Arbeitsziele folgend beschrieben sind.
| Arbeitspaket | Beschreibung |
|---|---|
| AP1 | Zu Beginn des Projekts werden die Anforderungen an die zu entwickelnde Technologie erhoben. Hierbei werden stets die Anwendungsfälle “Naturschutz in Blühstreifen” und “Landwirtschaft am Beispiel Raps” berücksichtigt, um ein breites Anwendungsspektrum der zu entwickelnden Technologie zu ermöglichen. Neben der Definition, welche Daten erhoben werden sollen, wird auch im Hinblick auf den späteren Praxiseinsatz abgeleitet, wo Messsysteme ausgebracht werden können und welche Anforderungen dies an ihre mechanische Robustheit hat. |
| AP2 | Es werden die dem Projekt zu Grunde liegenden smarten Sensoren auf Basis reprogrammierbarer Hardware entwickelt. Diese Art des Systementwurfs ist sowohl erweiterbar und energieeffizient, so dass selbst langfristige Messkampagnen batteriebetrieben möglich sind. Basierend auf den in AP1 erhobenen Anforderungen wird der Systementwurf derart vorgenomen, dass eine nahtlose Ausführbarkeit der in AP4 zu entwickelnden KI-Modelle problemlos möglich ist. Darüber hinaus arbeiten die Partner an Kommunikationsschnittstellen für einen drahtlosen Datenaustausch und bewerten die Funktion der Systeme in der Praxis. |
| AP3 | Zum Training der in AP4 zu entwickelnden KI-Verfahren werden relevante Indikatorarten bei verschiedenen Aktivitäten beobachtet und durch Expert:innen annotierte akustische Aufzeichnungen angefertigt. Wesentliches Ziel dieses Arbeitspaket ist die Erstellung eines – bisher weltweit nicht verfügbaren – Katalogs des akustischen Spektrums verschiedener Insekten. Neben umfangreichen Laborzeiten umfassen die Arbeiten an diesem Arbeitspaket auch die Erstellung von Werkzeugen zur semi-automatisierten Datenaufzeichnung, die Ertüchtigung der Messumgebung mit digital steuerbaren Stimuli, oder die Überführung aufgezeichneter Daten in ein offenes Format für eine ihre Bereitstellung. |
| AP4 | Basierend auf den in AP1-3 geleisteten Vorarbeiten werden nun alle wesentlichen Beiträge zur Entwicklung eines KI-Modells zur Identifikation von Insektenarten aus ökoakustischen Aufnahmen erbracht. Hierfür wird ein Deep Learning-Modell entwickelt und auf dem umfangreichen Referenzdatensatz traininert. Neben der Klassifikation von Insekten auf Basis ihrer abgegebenen Geräusche werden Funktionen zur Detektion und Entfernung von Stör- und Hintergrundgeräuschen aus Tonaufnahmen, zum Ausgleich von Lautstärkedifferenzen und zur Extraktion relevanter Merkmale aus den Daten entwickelt. Zudem werden alle notwendigen technischen Vorarbeiten erbracht, um das Modell auch in Cloud-basiert zur Ausführung zu bringen, wo es als Grundlage für die dezentrale Audiodatenanalyse mit Werkzeugen der Citizen Science dient. |
| AP5 | Es werden ein Cloud-Backend und eine mobile Smartphone-App für die Biodiversitätsfaktoranalyse entwickelt. Erhobene akustische Daten werden aus Gründen der Skalierbarkeit sowie der verfügbaren Rechenleistung zunächst in der Cloud verarbeitet. Die hierfür benötigte Infrastruktur wird im Konsortium aufgebaut und betrieben. Die Entwicklung einer Smartphone-App entscheidend, damit interessierte Bürger:innen durch das im Handy eingebaute Mikrofon selbst akustische Aufzeichnungen anfertigen können, die anschließend KI-basiert analysiert und grafisch aufbereitet werden. |
| AP6 | Um die punktuell erhobenen Erhebung Messdaten miteinander in Beziehung zu bringen, wird eine Datenanalyseplattform zur Erkennung von Trends und prädiktiven Modellen entwickelt. Diese erlaubt langfristige Vorhersagen von Biodiversitätsveränderungen, sowie die Identifikation von Abhängigkeiten zwischen Biodiversitätsfaktoren und Umweltparametern. Ein Dashboard ermöglicht es, den räumlichen und zeitlichen Verlauf detektierter Insektenvorkommen zu visualisieren, modellieren und seine zukünftige Entwicklung zu extrapolieren. Die damit vorhandene umfangreiche Datenbasis erlaubt es, dass gezielte Handlungsempfehlungen (bspw. der Einsatz von Pflanzenschutzmitteln) informiert getroffen werden können. |
| AP7 | Die Zuverlässigkeit und Robustheit der akustischen Datenanalyse wird mittels Validierungsstudien an verschiedenen Standorten auf landwirtschaftlichen und naturbelassenen Flächen bewertet. Neben Systemtests wird auch das Potenzial des Einsatzes der Ökoakustik in agrarökonomischen Szenarien bewertet. Abschließend werden auf Basis der Evaluationsergebnisse ebenfalls Randbedingungen hergeleitet, die bei der Anwendung der Messsysteme in anderen Regionen eine Rolle spielen, so dass dies bei einer Verwertung im Anschluss an den Förderzeitraum adäquat Berücksichtigung finden kann. |