Projektbeschreibung
Bioakustisches KI-gestütztes „maschinelles Hören“ für die Überwachung von Wildtieren
Der Verlust der biologischen Vielfalt gehört zu den fünf größten globalen Risiken, sowohl was seine Auswirkungen als auch seine Wahrscheinlichkeit betrifft. Der zu erwartende erhebliche Rückgang der Vogel- und Insektenpopulationen könnte tiefgreifende ökologische Veränderungen nach sich ziehen. Dennoch sind die Daten zur Überwachung des Wandels der biologischen Vielfalt weiterhin unvollständig. Tonaufnahmen könnten dabei helfen: Sie sind günstig und schnell, und modernes maschinelles Lernen kann ihre Präzision radikal erhöhen. Es bestehen jedoch zwei Hindernisse: KI-gestützte akustische Instrumente für die Überwachung von Wildtieren befinden sich meist noch im Prototypenstadium, und es besteht eine große Qualifikationslücke – es ist sehr selten, eine für Tiere, Geräusche und KI-Methoden sachverständige Person zu finden. Im Rahmen des über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierten Projekts BioacAI werden diese Herausforderungen angegangen, indem neue KI-Methoden direkt im Kontext der akustischen Überwachung von Wildtieren entwickelt werden – unter Verwendung neuer akustischer Geräte, Algorithmen und Erkenntnisse über Ökologie und Verhalten.
Ziel
"The biodiversity crisis is coming into sharp focus. The BioacAI network will establish a vital modern evidence source for wildlife protection, by bringing the promise of AI-powered acoustic monitoring to fruition.
Biodiversity loss is ranked as one of the top 5 global risks, both in impact and likelihood (World Economic Forum 2020, 2021, 2022). Continental-scale assessments warn of population declines in major taxa such as birds and insects. Yet data for monitoring biodiversity change remain incomplete - spatially, temporally and taxonomically. To stabilise biodiversity trends and assess ecosystem restoration interventions, it is crucial to monitor the world's wildlife better, faster, and to provide rapid intelligence that can enable us to manage these risks.
Sound recording is a cheap, rapid and powerful way to monitor many key animal species, and modern machine learning can radically improve its scale and precision. However, there are two barriers: AI-enhanced tools for bioacoustic monitoring are at a low readiness level, with few end-to-end solutions available; and there is a big skills gap - no current training programme produces experts with skills spanning acoustics, artificial intelligence (AI) and zoology/ecology.
The BioacAI doctoral network is designed to address exactly these issues. Our research programme develops new AI methods directly within the context of acoustic wildlife monitoring, using devices from leading European bioacoustics companies, in active wildlife monitoring deployments.Our training programme provides ""full stack"" bioacoustic AI skills and targeted research experience, to build the next generation of professionals - the people who innovate with technology to monitor and understand animals at unprecedented global scale and detail."
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral NetworksKoordinator
2333 CR Leiden
Niederlande
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Beteiligte (8)
5037 AB Tilburg
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116 36 Praha 1
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5617 BC Eindhoven
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3000 Leuven
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75794 Paris
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370 05 Ceske Budejovice
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33100 Tampere
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80539 Munchen
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Partner (11)
3972 LK Driebrgen
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79102 Freiburg im Breisgau
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00040 Castel Gandolfo
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148 00 Prague
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SO53 3LG EASTLEIGH
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75005 Paris
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SE11 5RD London
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6525 ED Nijmegen
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44321 Nantes Cedex 3
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78464 Konstanz
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WC1E 6BT London
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