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Projekt „BeeVision“ – KI-gestütztes Insektenmonitoring Uni Hohenheim entwickelt KI-System für Bestäuberbeobachtung

Von Berk Kutsal 1 min Lesedauer

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Ein Verbund aus Forschung und Start-up-Szene arbeitet an einem Kamerasystem, das Bestäuber-Insekten automatisch erfasst und klassifiziert. Das System soll das aufwendige manuelle Zählen ablösen und kontinuierliche Daten über Hummeln, Wildbienen und Schwebfliegen liefern.

Im Projekt BeeVision entsteht ein KI-basiertes Kamerasystem, das Hummeln, Wildbienen und Schwebfliegen automatisch erfasst und kontinuierlich überwacht.(Bild: Uni Hohemheim)
Im Projekt BeeVision entsteht ein KI-basiertes Kamerasystem, das Hummeln, Wildbienen und Schwebfliegen automatisch erfasst und kontinuierlich überwacht.
(Bild: Uni Hohemheim)

Seit Januar 2024 entwickelt die Universität Hohenheim gemeinsam mit der Hochschule Niederrhein, dem Karlsruher Start-up apic.ai und weiteren Partnern ein KI-basiertes Monitoring-System für Bestäuber. Das Projekt trägt den Namen „BeeVision“ und setzt auf sogenannte Event-Kameras, die Bewegungen und Flügelschlagmuster von Insekten mit hoher zeitlicher Auflösung erfassen.

Die KI analysiert die Flugbahnen und ordnet die Tiere in Gruppen wie Hummeln oder Schwebfliegen ein. Eine exakte Artbestimmung erfolgt nicht, doch die Zuordnung in Bestäubergruppen erlaubt bereits aussagekräftige Vergleiche zwischen Flächen oder Zeiträumen. Ziel ist ein durchgängiges, nicht-invasives Monitoring, das längerfristige Beobachtungen und den Vergleich verschiedener Standorte ermöglicht.

Die Technik könnte etablierte Verfahren wie Farbschalen, Zeltfallen oder manuelle Zählungen ergänzen oder teilweise ersetzen. Diese liefern bislang meist nur Momentaufnahmen und erfordern viel Personal. Mit BeeVision sollen Daten kontinuierlich über mehrere Tage oder Wochen gesammelt werden können – ohne dass Insekten gefangen oder getötet werden.

Für das Training der KI wurden zunächst unter kontrollierten Bedingungen Flugaufnahmen erstellt, um störende Einflüsse wie bewegte Blätter aus dem Hintergrund herauszufiltern. Parallel arbeiten die Forscher daran, die Hardware zu miniaturisieren: Statt umfangreicher Ausrüstung genügen inzwischen eine kompakte Kameraeinheit und ein Notebook.

Noch zählt das System die Individuen nicht zuverlässig. Die Entwickler wollen die Algorithmen so weit verbessern, dass künftig auch genaue Mengenangaben möglich sind. Das Projekt läuft zwei Jahre und wird von der Carl-Zeiss-Stiftung gefördert. Langfristig könnten die Daten dazu beitragen, Maßnahmen wie Blühstreifen, Begrünungen oder andere Naturschutzprojekte auf ihre Wirksamkeit zu überprüfen.

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