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Das Thema „Insektensterben“ ist in aller Munde. Um eine breite Erfassung von Schmetterlingsbeständen zu ermöglichen, entwickelten jüngst Studierende der Wirtschaftsinformatik der DHBW Stuttgart im Rahmen eines lehrintegrierten Forschungsprojekts neue Ansätze.
In Zusammenarbeit mit dem Staatlichen Museum für Naturkunde Karlsruhe wurde eine App zur einfachen Erfassung und Erkennung von Schmetterlingen konzeptioniert und umgesetzt. Mit dieser App können Naturinteressierte in einfacher Art und Weise Fotos von Faltern aufnehmen, vorklassifizieren und direkt an eine zentrale Datensammelstelle schicken. In dieser Sammelstelle, wie beispielsweise dem Staatlichen Museum für Naturkunde Karlsruhe, werten Expertinnen und Experten die Funde aus und können somit bessere Aussagen über die Veränderung von Schmetterlingsbeständen treffen.
Durch die App soll auch versucht werden, mehr Interessierte für die Datensammlung zu gewinnen („Crowdsourcing-Ansatz“) und für das wichtige Thema „Verantwortungsvoller Umgang mit der Natur“ zu sensibilisieren. Um die Arbeit der Beschäftigten im Naturkundemuseum zu erleichtern und die zunehmenden Datenmengen bewältigen zu können, entwickelten die Studierenden darüber hinaus eine automatische Klassifizierungskomponente für ausgewählte Tagfalterarten. Auf der Basis von Methoden Künstlicher Intelligenz (KI), werden Fundbilder automatisch ausgewertet, das heißt die entsprechende Tagfalterart bestimmt. Die verschiedenen Testergebnisse der Studierenden zeigten sehr hohe Trefferquoten bei der automatischen Zuordnung. Über die vielversprechenden Ergebnisse freuten sich Dr. Rolf Mörtter, Axel Steiner und Dr. Robert Trusch vom Staatlichen Museum für Naturkunde Karlsruhe sowie Prof. Dr. Kai Holzweißig von der DHBW Stuttgart, die das Projekt begleitet haben.
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Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars, all interested persons
Environment / ecology, Information technology, Zoology / agricultural and forest sciences
transregional, national
Cooperation agreements, Studies and teaching
German
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