DiversityScanner – Sortierroboter für die Biodiversitätsforschung
- Ansprechperson:
- Projektgruppe:
- Förderung:
Museum für Naturkunde – Leibniz-Institut für Evolutions- und Biodiversitätsforschung (MfN), Berlin
- Projektbeteiligte: Museum für Naturkunde – Leibniz-Institut für Evolutions- und Biodiversitätsforschung (MfN), Berlin
- Starttermin: 01.01.2021
In enger Kooperation mit dem Leibniz-Institut für Evolutions- und Biodiversitätsforschung in Berlin wird ein vollautomatischer Sortierroboter für Kleininsekten entwickelt, der mittels maschinellen Lernens 14 unterschiedliche Insekten klassifizieren und sortieren kann. Die Quantifizierung von Insekten aus gesammelten Proben ist erforderlich, um vom Aussterben bedrohte Insektenarten zu erkennen und entsprechende Gegenmassnahmen zu ergreifen.
Von den geschätzten 10 Millionen Insektenarten wurden bisher nur 10 % klassifiziert, so dass deren Artenvielfalt nach wie vor nur unzureichend erforscht ist. Da viele Insektenarten vom Aussterben bedroht sind oder durch eingeschleppte andere Insektenarten verdrängt werden, ist eine weltweite regelmäßige Überwachung notwendig. Traditionelle Quantifizierungstechniken erfordern manuelle Handhabung und Klassifizierung auf Basis der Morphologie, was langsam und arbeitsintensiv ist. Aus diesem Grund wird ein vollautomatischer Sortierroboter für Kleininsekten entwickelt, der auf Basis von maschinellen Lernalgorithmen verschiedene Insektenproben klassifizieren kann. Die durchschnittliche Zuordnungsgenauigkeit für 14 verschiedene Insektenklassen beträgt 91,4 % mit einem relativ kleinen künstlichen neuronalen Netz. Die Aufnahmen der Insekten werden auch zur Schätzung des Körpervolumens verwendet, um Informationen über die Biomasse zu erhalten.
Referenzen:
- Wührl, Lorenz; Pylatiuk, Christian; Giersch, Matthias; Lapp, Florian; Rintelen, Thomas; Balke, Michael; Schmidt, Stefan; Cerretti, Pierfilippo; Meier, Rudolf: DiversityScanner: Robotic handling of small invertebrates with machine learning methods.
https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000141105; https://doi.org/10.1111/1755-0998.13567 - Elizabeth Pennisi : Artificial intelligence could help biologists classify the world’s tiny creatures . June 4, 2021. Science News, 10.1126/science.abj8374
