| 2487 | KICS-Zert-2: BiodivKI-2 - KI und Citizen Science gestütztes Monitoring von zertifizierten Biodiversitätsprojekten | KICS-Zert-2: BiodivKI-2 - AI and citizen science-supported monitoring of certified biodiversity projects | 01.12.2024 00:00:00 | 30.11.2027 00:00:00 | laufend | current | Programmbereich 2 „Landnutzung und Governance“,Programmbereich 4 „Simulations- und Datenwissenschaften“ | Research Area 2 „Land Use and Governance“,Research Area 4 „Simulation and Data Science“ | x4x94x83x24x19x | Glemnitz, Michael; Matzdorf, Bettina; Ryo, Masahiro; Schiller, Josepha; Zhou, Yutong; Perennes, Marie | x215x452x2732x2933x3350x3482x | <div class='ntm_PB2'>PB2</div><div class='ntm_PB4'>PB4</div> | | | 2024 | KICS-Zert-2: BiodivKI-2 - KI und Citizen Science gestütztes Monitoring von zertifizierten Biodiversitätsprojekten KICS-Zert-2: BiodivKI-2 - AI and citizen science-supported monitoring of certified biodiversity projects Programmbereich 2 „Landnutzung und Governance“,Programmbereich 4 „Simulations- und Datenwissenschaften“ Glemnitz, Michael; Matzdorf, Bettina; Ryo, Masahiro; Schiller, Josepha; Zhou, Yutong; Perennes, Marie Drittmittel Research Area 2 „Land Use and Governance“,Research Area 4 „Simulation and Data Science“ current laufend <div class="ExternalClassE5C349A068764F6B807855B39A0EB7DC">Der Schutz der Biodiversität und der Ökosystemleistungen ist für den Agrar- und Ernährungssektor von entscheidender Bedeutung. Dazu bedarf es eines effizienten Monitoring-Tools, der Einbeziehung von Interessengruppen und innovativer Instrumente, die über die staatliche Unterstützung hinausgehen. Dieses Projekt zielt darauf ab, ein skalierbares, benutzerfreundliches KI-Tool zu entwickeln, das den Zustand der Biodiversität und der Ökosystemstruktur in Agrarökosystemen bewertet. Das Tool wird die Komplexität von Ökosystemen, die multitaxonomische Artenzusammensetzung (z. B. Vegetation, Insekten und Vögel) und die Intensität der landwirtschaftlichen Bodennutzung anhand von Smartphone-Bildern und -Videos analysieren. Wir werden Indikatoren definieren, die ökologisch und technisch fundiert sind und den Nachhaltigkeits- und Zertifizierungsanforderungen von Landwirten und Unternehmen gerecht werden. Dann trainieren wir ein hochmodernes multimodales großes Vision-Language-Modell mit einem der größten von Bürgern gesammelten Biodiversitätsdatensätzen Deutschlands. Nach der Validierung in elf Versuchsfeldern wird das Tool in einem Online-Marktplatz für zertifizierte Naturschutzprojekte, integriert. Darüber hinaus werden wir die Potenziale und Grenzen der KI für das Monitoring im Hinblick auf den institutionellen Rahmen und die gesellschaftliche Akzeptanz durch die Überprüfung von Standards und die Befragung von Interessengruppen bewerten. Unser transdisziplinäres Konsortium, das Sozialmanagement, KI, Agronomie, Biodiversitätsbewertung, Unternehmensberatung und NPOs umfasst. Die visuelle Bewertung der Biodiversität, die normalerweise von Experten durchgeführt wird, kann nun durch unser KI-Modell und Citizen Science verbessert oder ersetzt werden. Unser Projekt demonstriert ein neues Geschäftsmodell, das umfangreiche lokale Biodiversitätsbewertungen und Erhaltungsmaßnahmen mit KI in praktischen, realen Anwendungen unterstützt.<br></div> <div class="ExternalClass98F10FE82286487DB5B0D260E474DE34">Protecting biodiversity and ecosystem services (BES) is crucial for the agri-food sector, requiring an efficient monitoring tool, stakeholder engagement, and innovative tools beyond state support. This project aims to develop a scalable, user-friendly AI tool that evaluates biodiversity and ecosystem structure status in agroecosystems. The tool will analyze ecosystem complexity, multi-taxonomic species composition (e.g. vegetation, insects, and birds), and farmland land use intensity sing smartphone images and videos. We will define BES indicators that are ecologically and technically sound, addressing the sustainability and certification needs of farmers and companies. Then, we train a state-of-the-art multimodal large language-vision model with one of Germany’s largest citizen-collected biodiversity datasets. After validation in eleven experimental fields, the tool will be integrated into an online marketplace for certified nature conservation projects. Additionally, we will evaluate the AI’s potentials and limitations for BES monitoring in terms of the institutional framework and social acceptance through standards review and stakeholder interviews. Our transdisciplinary consortium which includes social management, AI, agronomy, biodiversity assessment, business consulting and NPOs. Typically handled by experts, biodiversity visual assessments can now be enhanced or replaced by our AI model and citizen science. Our project demonstrates a new business model that supports extensive local biodiversity assessments and conservation efforts with AI in practical, real-world applications.<br></div> KICS-Zert-2 <div class="ExternalClassB7845631-4C14-4226-A2A0-76ED85762CB7"></div> <div class="ExternalClassC2929A9B-8541-4D19-8BB4-14A93D017CBA"><ul><li>Global Nature Fund (GNF)</li></ul></div> <div class="ExternalClass30C2A314-A8B3-419E-8D5C-2AA21A3AE522"></div> <div class="ExternalClassBD119D93-ABF4-4629-B44C-15DF35165CC4"><ul><li>Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)</li></ul></div> <div class="ExternalClass5CD963DF-0526-4596-B3DF-36D220B46723"></div> | <div class="ExternalClassE5C349A068764F6B807855B39A0EB7DC">Der Schutz der Biodiversität und der Ökosystemleistungen ist für den Agrar- und Ernährungssektor von entscheidender Bedeutung. Dazu bedarf es eines effizienten Monitoring-Tools, der Einbeziehung von Interessengruppen und innovativer Instrumente, die über die staatliche Unterstützung hinausgehen. Dieses Projekt zielt darauf ab, ein skalierbares, benutzerfreundliches KI-Tool zu entwickeln, das den Zustand der Biodiversität und der Ökosystemstruktur in Agrarökosystemen bewertet. Das Tool wird die Komplexität von Ökosystemen, die multitaxonomische Artenzusammensetzung (z. B. Vegetation, Insekten und Vögel) und die Intensität der landwirtschaftlichen Bodennutzung anhand von Smartphone-Bildern und -Videos analysieren. Wir werden Indikatoren definieren, die ökologisch und technisch fundiert sind und den Nachhaltigkeits- und Zertifizierungsanforderungen von Landwirten und Unternehmen gerecht werden. Dann trainieren wir ein hochmodernes multimodales großes Vision-Language-Modell mit einem der größten von Bürgern gesammelten Biodiversitätsdatensätzen Deutschlands. Nach der Validierung in elf Versuchsfeldern wird das Tool in einem Online-Marktplatz für zertifizierte Naturschutzprojekte, integriert. Darüber hinaus werden wir die Potenziale und Grenzen der KI für das Monitoring im Hinblick auf den institutionellen Rahmen und die gesellschaftliche Akzeptanz durch die Überprüfung von Standards und die Befragung von Interessengruppen bewerten. Unser transdisziplinäres Konsortium, das Sozialmanagement, KI, Agronomie, Biodiversitätsbewertung, Unternehmensberatung und NPOs umfasst. Die visuelle Bewertung der Biodiversität, die normalerweise von Experten durchgeführt wird, kann nun durch unser KI-Modell und Citizen Science verbessert oder ersetzt werden. Unser Projekt demonstriert ein neues Geschäftsmodell, das umfangreiche lokale Biodiversitätsbewertungen und Erhaltungsmaßnahmen mit KI in praktischen, realen Anwendungen unterstützt.<br></div> | <div class="ExternalClass98F10FE82286487DB5B0D260E474DE34">Protecting biodiversity and ecosystem services (BES) is crucial for the agri-food sector, requiring an efficient monitoring tool, stakeholder engagement, and innovative tools beyond state support. This project aims to develop a scalable, user-friendly AI tool that evaluates biodiversity and ecosystem structure status in agroecosystems. The tool will analyze ecosystem complexity, multi-taxonomic species composition (e.g. vegetation, insects, and birds), and farmland land use intensity sing smartphone images and videos. We will define BES indicators that are ecologically and technically sound, addressing the sustainability and certification needs of farmers and companies. Then, we train a state-of-the-art multimodal large language-vision model with one of Germany’s largest citizen-collected biodiversity datasets. After validation in eleven experimental fields, the tool will be integrated into an online marketplace for certified nature conservation projects. Additionally, we will evaluate the AI’s potentials and limitations for BES monitoring in terms of the institutional framework and social acceptance through standards review and stakeholder interviews. Our transdisciplinary consortium which includes social management, AI, agronomy, biodiversity assessment, business consulting and NPOs. Typically handled by experts, biodiversity visual assessments can now be enhanced or replaced by our AI model and citizen science. Our project demonstrates a new business model that supports extensive local biodiversity assessments and conservation efforts with AI in practical, real-world applications.<br></div> | | | <div class="ExternalClass93E7361A-75BA-4A49-B607-890F581E5FA9">Dr. Michael Glemnitz; Prof. Dr. Bettina Matzdorf; Dr. Marie Perennes; Prof. Dr. Masahiro Ryo; Josepha Schiller; Yutong Zhou</div> | Ryo, Masahiro | <div class="ExternalClassC7021FB6-05DC-4714-9BF0-F4B33F935124">Prof. Dr. Masahiro Ryo</a></div> | | | | <div class="ExternalClassC2929A9B-8541-4D19-8BB4-14A93D017CBA"><ul><li>Global Nature Fund (GNF)</li></ul></div> | x4500x | | | Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) | <div class="ExternalClassBD119D93-ABF4-4629-B44C-15DF35165CC4"><ul><li>Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)</li></ul></div> | | 2 | 2 | | <div class="ExternalClass79CB694D-67D9-442D-B4C8-7587583AA04C"><ul><li>Künstliche Intelligenz für Digitale Landwirtschaft</li><li>Governance von Ökosystemleistungen</li><li>Bereitstellung von Biodiversität in Agrarsystemen</li></ul></div> | <div class="ExternalClassC7D20C61-924B-4F24-9DC3-1157785337C4"><ul><li>Artificial Intelligence for Smart Agriculture</li><li>Governance of Ecosystem Services</li><li>Provisioning of Biodiversity in Agricultural Systems</li></ul></div> |
