"Ein unglaublicher Erfolg", sagt Dr. Stefan Kahl über die große Zahl der Downloads. Er ist Forscher an der Professur Medieninformatik der TU Chemnitz und am Center for Conservation Bioacoustics der Cornell University (USA). Gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen aus den USA hat er die App entwickelt. Die Vogelstimmenerkennung funktioniert weltweilt und kann mittlerweile 3.000 Vögel unterscheiden.

Erst kürzlich haben die Chemnitzer Forscher das mit Partnern in Indien getestet. Dabei lag die Identifizierungsrate der heimischen Vogelarten bei 80 bis 85 Prozent, heißt es in einer Mitteilung der TU. "Ein hervorragender Wert. Diesen können wir kaum erhöhen, weil bei der Aufnahme von Vogelstimmen im Freien oft diverse Umgebungsgeräusche reinspielen", erklärt Kahl.  

Die 2018 für Android veröffentlichte App mit dem Namen BirdNET hatte 2020 einen besonders hohen Anstieg der Downloads und Zugriffe, was die Forscherinnen und Forscher der Situation um Corona zuschreiben. "Unsere App sorgt im häuslichen Umfeld oder bei Spaziergängen in der Natur für Abwechslung, Unterhaltung und Wissen - danach haben sich bestimmt viele gesehnt", so Kahl. Ab sofort ist die App auch für OS-Geräte verfügbar.

BirdNET ist kein Einzelfall in Mitteldeutschland. Auch die Pflanzenerkennungs-App Flora Incognita der TU Ilmenau und des Max-Planck-Instituts für Biogeochemie Jena hat bereits über eine Million Benutzer. Beide haben darüber hinaus mit einer Durchschnittsnote von 4,5 sehr gute Bewertungen bei den Usern.

Sowohl Flora Incognita als auch BirdNET arbeiten mit Künstlicher Intelligenz (KI), um die Mengen an Daten, die täglich gesammelt werden, in sekundenschnelle für die User der Apps auswerten zu können. An der TU Chemnitz ist das z.B. ein KI-gestützter Algorithmus, der auf den Servern der Universität läuft. Dank eines künstlichen neuronalen Netzes bestimmt dieser bei einer Anfrage die aufgenommene Vogelstimme.

gp