Durch die Geräuschbestimmung von Vogelarten ebnet BirdNET den Weg für Citizen Science

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Durch die Geräuschbestimmung von Vogelarten ebnet BirdNET den Weg für Citizen Science

Die BirdNET-App, ein kostenloses Tool für maschinelles Lernen, das über 3.000 Vögel allein anhand von Geräuschen identifizieren kann, generiert zuverlässige wissenschaftliche Daten und erleichtert es Menschen, zu bürgerwissenschaftlichen Daten über Vögel beizutragen, indem sie einfach Geräusche aufzeichnen.

Ein Artikel, veröffentlicht am 28e im Open-Access-Journal PLOS-Biologie von Connor Wood und Kollegen vom K. Lisa Yang Center for Conservation Bioacoustics am Cornell Lab of Ornithology, USA, legt nahe, dass die BirdNET-App die Barriere für Citizen Science senkt, da für die Teilnahme keine Fähigkeiten zur Vogelidentifikation erforderlich sind. Benutzer hören einfach den Vögeln zu und tippen auf die App, um sie aufzunehmen. BirdNET verwendet künstliche Intelligenz, um Arten automatisch anhand von Geräuschen zu identifizieren, und erfasst die Aufzeichnung für die Verwendung in der Forschung.

„Unsere Design-Leitprinzipien waren, dass wir einen genauen Algorithmus und eine einfache Benutzeroberfläche brauchten“, sagte der Co-Autor der Studie, Stefan Kahl, vom Yang Center am Cornell Lab, der die Studie leitete. „Sonst kämen die Nutzer nicht mehr auf die App zurück.“ Die Ergebnisse haben die Erwartungen übertroffen: Seit dem Start im Jahr 2018 haben mehr als 2,2 Millionen Menschen Daten beigesteuert.

Um zu testen, ob die App verlässliche wissenschaftliche Daten generieren kann, wählten die Autoren vier Testfälle aus, bei denen die konventionelle Forschung bereits solide Antworten geliefert hatte. Ihre Ergebnisse zeigen, dass Daten aus der BirdNET-App bekannte Muster von Gesangsdialekten bei nordamerikanischen und europäischen Singvögeln erfolgreich reproduzierten und einen Vogelzug über beide Kontinente genau abbildeten.

Die Validierung der Zuverlässigkeit der Daten der App für Forschungszwecke war der erste Schritt in einer hoffentlich langfristigen globalen Forschungsanstrengung, nicht nur für Vögel, sondern letztendlich für alle Wildtiere und sogar ganze Klanglandschaften. Die in den vier Testfällen verwendeten Daten sind öffentlich verfügbar, und die Autoren arbeiten daran, den Datensatz offen zu machen.

„Das Spannendste an dieser Arbeit ist, wie einfach sich Menschen an der Vogelforschung und -erhaltung beteiligen können“, fügt Wood hinzu. „Sie müssen nichts über Vögel wissen, Sie brauchen nur ein Smartphone, und die BirdNET-App kann Ihnen und dem Forschungsteam dann eine Vogelvorhersage liefern. Vogel, den Sie gehört haben. Dies hat zu einer großen Beteiligung auf der ganzen Welt geführt , was zu einer unglaublichen Fülle von Daten führt. Es ist wirklich ein Beweis für die Begeisterung für Vögel, die Menschen aus allen Gesellschaftsschichten vereint. .

Die BirdNET-App ist Teil der Tool-Suite des Cornell Lab of Ornithology, darunter die Bildungs-App Merlin Bird ID und die Citizen-Science-Apps eBird, NestWatch und Project FeederWatch, die zusammen mehr als eine Milliarde Sichtungen, Geräusche und Fotos von Vögeln generiert haben Teilnehmern auf der ganzen Welt für den Einsatz in Wissenschaft und Naturschutz.