“Dem Unbekannten lauschen” ist ein bioakustisches Projekt, das darauf abzielt, die Überwachung der Biodiversität und den Naturschutz insbesondere in tropischen Regionen voranzutreiben. Unser Ansatz kombiniert akustische Aufzeichnung, Citizen Science und maschinelles Lernen, um Arten in den Zielgebieten zu identifizieren und zu katalogisieren – mit besonderem Fokus auf die Entdeckung verlorener, seltener und wenig erforschter Arten.
Bioakustik spielt eine entscheidende Rolle im modernen Naturschutz. Diese nicht-invasive Methode ermöglicht eine kontinuierliche Datenerfassung über längere Zeiträume hinweg und macht es so möglich, selbst die scheuesten vokalisierenden Arten zu entdecken. Ihre Bedeutung für das großflächige Monitoring kann nicht hoch genug eingeschätzt werden, insbesondere wenn es darum geht, die Verbreitung von Arten zu verstehen. Durch die Erfassung und Analyse tierischer Lautäußerungen erhalten wir beispiellose Einblicke in Biodiversitätsmuster und die Gesundheit von Ökosystemen.
Dennoch steht die Bioakustik vor mehreren Herausforderungen. Aktuelle Methoden beruhen oft stark auf menschlichen Experten für die Klanganalyse – ein zeitaufwändiger Prozess, der die Skalierbarkeit der Überwachung begrenzt. Während maschinelle Lernmodelle vielversprechende Ansätze zur Automatisierung dieses Prozesses zeigen, mangelt es ihnen häufig an ausreichenden Daten aus tropischen Regionen – genau dort, wo die Biodiversität am höchsten, aber auch am stärksten bedroht ist. Zudem wurden viele seltene und wenig erforschte Arten noch nie aufgezeichnet, was ihre Identifizierung erschwert oder sogar unmöglich macht.
Beispiel für bioakustische Rekorder: Einer für Fledermäuse (oben) und ein weiterer für andere Arten (unten). Diese Geräte werden für längere Zeiträume an den Zielorten platziert, wobei die Aufnahmen entweder manuell oder mithilfe von maschinellem Lernen analysiert werden, um vokalisierende Arten zu identifizieren.
Wir nutzen akustische Aufzeichnungen aus tropischen Regionen, die zunächst automatisiert mit Hilfe von Werkzeugen wie BirdNETidentifiziert werden. Anschließend binden wir Citizen Scientists ein, um diese Identifizierungen zu überprüfen und zu ergänzen. So schlagen wir eine Brücke zwischen maschinellem Lernen und menschlicher Expertise. Dieser Ansatz verbessert nicht nur bestehende Artenidentifikationsmodelle, sondern hilft auch dabei, herauszufinden, welche Arten in diesen Modellen noch fehlen – insbesondere in tropischen Ökosystemen, die bislang nur unzureichend erforscht sind.
Ein zentraler Fokus von "Dem Unbekannten lauschen" liegt auf der Entdeckung und Untersuchung verlorener, seltener und wenig erforschter Arten.
Mit Blick auf die Zukunft wollen wir – gemeinsam mit unseren Partnern – fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen entwickeln, die unbekannte Geräusche in der Umwelt erkennen und klassifizieren können. Dies könnte potenziell zur Entdeckung verlorener oder neuer Arten sowie bisher unbekannter Lautäußerungen führen. Durch die kontinuierliche Verfeinerung unserer Modelle arbeiten wir daran, großflächige Überwachungsmethoden noch genauer und effizienter zu gestalten.
Die Auswirkungen dieses Projekts reichen weit über akademisches Interesse hinaus. Durch die Verbesserung unserer Fähigkeit, seltene Arten aufzuspüren und zu überwachen, liefern wir wertvolle Daten für Naturschutzentscheidungen und politische Maßnahmen. Unsere Arbeit trägt dazu bei, ein umfassenderes Verständnis der Biodiversitätsmuster zu gewinnen – insbesondere in kritischen tropischen Ökosystemen, in denen viele Arten noch unentdeckt oder kaum erforscht sind.
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