[Webinar] Ökologische Daten mithilfe von KI-Bilderkennung besser nutzen

Kamerafallen und andere autonome Sensoren generieren mehr Daten über Wildtiere als je zuvor. Für Forschende und Naturschützer*innen bietet dies ein enormes Potenzial, wertvolle Informationen zu gewinnen, aber das manuelle Sortieren solcher Datensätze ist oft zu zeit- und ressourcenintensiv.

Künstliche Intelligenz (KI) kann diese Arbeit erheblich beschleunigen, indem sie große Datenmengen innerhalb weniger Minuten automatisch klassifiziert. Aber: KI ist nicht perfekt – Fehlklassifikationen können ökologische Analysen leicht verfälschen, wenn sie nicht sorgfältig berücksichtigt werden.

Nehmt an unserem Webinar teil und erfahrt, wie ihr KI verantwortungsvoll in eurer Forschung einsetzen könnt. Ihr werdet entdecken:

• wie ihr eigene KI-Modelle auf euren ökologischen Daten ausführt und bewertet,
• wie ihr den Einfluss von Klassifikationsfehlern auf eure Analysen reduziert,
• und einen praktischen Workflow zum Erstellen von Arten-Besetzungsmodellen mit KI-generierten Labels aus einem realen Kamerafallen-Datensatz.

Dieses Webinar richtet sich an Ökolog*innen und Biodiversitätsforschende, die effiziente und verlässliche Wege suchen, sensorgestützte Daten zu verarbeiten. Lernt, wie ihr Rohdaten in vertrauenswürdiges ökologisches Wissen verwandelt.

*** WICHTIG: Dieses Webinar findet um 13:00 Uhr MEZ statt ***

Referent: Timm Haucke

Sprache: Englisch

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Foto: CC by Larry Lamsa