Insekten geh\u00f6ren zu den wichtigsten Best\u00e4ubern in der Natur. Die Untersuchung der Interaktionen zwischen Pflanzen und Insekten kann dazu beitragen, dringend ben\u00f6tigte Informationen \u00fcber den Zustand der Best\u00e4uber zu gewinnen und die Faktoren zu identifizieren, die ihren Erfolg beeinflussen. Werden diese Interaktionen gest\u00f6rt, kann das zu schwerwiegenden Ver\u00e4nderungen im \u00d6kosystem, in der biologischen Vielfalt und in der Umwelt f\u00fchren. Trotz ihrer unbestreitbar wichtigen Rolle fehlen auf diesem Gebiet immer noch umfassende Studien \u00fcber die Populationen, Vielfalt und Gesundheit der Best\u00e4uber.<\/p>\n
Um den Schutz der Best\u00e4uber und die Aufrechterhaltung von \u00d6kosystemleistungen sicherzustellen, ist das Erkennen und Verstehen des Best\u00e4uberverhaltens essenziell. Das vorliegende Projekt untersucht das Potenzial von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI), eingesetzt im Bereich des Videotrackings von Best\u00e4ubern, also inwiefern diese Technologie die Beobachtung von Best\u00e4ubern und die Analyse ihres Verhaltens bereichern kann, um somit zum Schutz unserer nat\u00fcrlichen Umwelt beizutragen. Dieses Forschungsprojekt l\u00e4sst sich in zwei unterschiedliche Forschungsaktivit\u00e4ten unterteilen: die Erforschung und Entwicklung einer neuartigen Methode zur Verfolgung und \u00dcberwachung von Best\u00e4ubern mithilfe von KI-Tracking-Code und -Software sowie die Erprobung und Nutzung dieser Methode, um das Best\u00e4uberverhalten unter (naturnahen) Laborbedingungen zu erforschen. Ziel der Forschung ist es, eine KI-Videotracking-Methode zu etablieren und zu evaluieren, die erschwinglich ist und in der zuk\u00fcnftigen Forschung einfach eingesetzt werden kann.<\/p>\n
Um eine leicht anzuwendende, erschwingliche und nachhaltige KI-Videotracking-Methode f\u00fcr die k\u00fcnftige Forschung zu entwickeln, wurden zwei verschiedene Ans\u00e4tze und Protokolle entwickelt und bewertet. Beide basieren auf quelloffenen, lizenz- und nutzungsfreien Plattformen, ohne spezielle Anforderungen an digitale Tools und Hardware. Die beiden getesteten Protokolle waren sowohl unterschiedlich effizient als auch unterschiedlich erfolgreich bei der Verwendung von automatisiertem KI-Videotracking. Bei beiden angewandten Protokollen ist die erwartete beziehungsweise ben\u00f6tigte Benutzereffizienz noch nicht gegeben, und es ist weiterhin ein manueller Ansatz erforderlich. Dennoch verwenden beide Ans\u00e4tze kostenlose, leicht zug\u00e4ngliche und quelloffene digitale Tools, die sie f\u00fcr eine breitere Nutzung und Entwicklung erschwinglich machen.<\/p>\n
Die Integration von KI-Videotracking von Best\u00e4ubern befindet sich noch in der Anfangsphase, und weitere Forschung wird notwendig sein. Allerdings gibt es mehrere vielversprechende Richtungen f\u00fcr die k\u00fcnftige Entwicklung.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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