KINoPro
Projekt
Optimierung der Überwachung von potenziellen Waldschädlingen mittels Künstlicher Intelligenz am Beispiel der Nonne (Lymantria monacha L.) - KINoPro
Teilvorhaben 1
Naturwissenschaftliche Begleitforschung
Projektlaufzeit
05/2021 - 04/2024
Projektpartner
con terra GmbH
Vorhabensbeschreibung
Das Hauptziel des Projekts liegt in der Erforschung, in welcher Qualität Modelle, die Künstliche Intelligenz nutzen, den Gradationsverlauf von potenziellen Schadinsekten mit temporärem Fluktuationstyp an der Baumart Gemeine Kiefer (Pinus sylvestris) prognostizieren können. Im Rahmen dieses Projektes soll beispielhaft die Nonne (Lymantria monacha) untersucht werden, es kann aber davon ausgegangen werden, dass das trainierte künstliche Neuronale Netze mit Anpassungen auch für andere potenzielle Schadinsekten und potenzielle natürliche Regulatoren eingesetzt werden können. Das Projekt visiert damit an, den Ressourceneinsatz zur Vorhersage der Gradation der Populationsentwicklung der Nonne durch Zuhilfenahme von Methoden und Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz erheblich zu reduzieren und im Zuge der dynamischen Waldveränderungen, u. a. durch Waldumbau und Klimawandel weiterhin belastbare Prognosen zu liefern. Für den Aufbau der Künstlichen Intelligenz werden umfassende Wetterdaten und die Fangzahlen des Standardmonitoringverfahrens für die Nonne in Brandenburg und Sachsen in die geo.ai-Plattform der con terra GmbH integriert. Basierend darauf werden verschiedene Modelle erstellt und in den Fangperioden innerhalb des Projektes weiter trainiert und optimiert. Die Ergebnisse werden anhand der Standardüberwachung und zusätzlicher Standorte verifiziert.
Projektbezogene Veröffentlichungen, Vorträge und Abschlussarbeiten
Fabry, I.; Jordan-Fragstein, C.; Fröhlking, J.; Krautz, N.; Stöcker, M.; Müller, M. (2023): KINoPro - Chancen durch KI-gestützte Monitoringverfahren. In: AFZ DerWald 78 (13), S. 44–45.
Projektbeschäftigte
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
NameNancy Krautz
Projekt KINoPro
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Besuchsadresse:
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