Das Informatik-Team von der Universität Jena entwickelt robuste Modelle der künstlichen Intelligenz (KI), die eine automatisierte Bildanalyse und Artbestimmung von Nachtfaltern und anderen Insekten ermöglichen. Diese KI-Modelle werden die Bilder der Kamera-Lichtfallen des Projektes effizient verarbeiten und die erfassten Nachtfalter zuverlässig bestimmen. Dies ist eine Herausforderung, denn es handelt sich um mehr als 1100 Arten von Großschmetterlingen und sogar um mehr als 4000 Arten von nachtaktiven Faltern insgesamt in Deutschland. Das Team von Paul Bodesheim in der Computer Vision Group wird dabei verschiedene Formen von Wissen, beispielsweise durch die biologische Taxonomie oder Größeneigenschaften der Falter, in maschinelle Lernverfahren integrieren, um eine hohe Genauigkeit bei der Artbestimmung zu erzielen.
Die KI-Modelle bauen auf Vorarbeiten zur Erkennung von Nachtfalterarten im Verbundvorhaben AMMOD auf. Die Artbestimmungen der KI-Modelle werden in einer Datenbank gespeichert und bilden die Grundlage für umfangreiche Datenanalysen zur Biodiversität und zu Veränderungen der Artenvielfalt. Darüber hinaus sollen die KI- Verfahren dabei unterstützen, annotierte Trainingsdaten zu beschaffen, indem den Nutzern des Bestimmungssystems Vorschläge unterbreitet werden. Wir setzen auch Gamification-Ansätze für spielerisches Annotieren mit KI-Unterstützung um. Die Entwicklungen der KI-Modelle in diesem Projekt haben einen starken Einfluss auf die Grundlagenforschung im Bereich der visuellen Artbestimmung. Auch sind sie für den Aufbau der Monitoring-Datenbank und der Datenanalyse zu Veränderungen der Artenvielfalt wichtig.