{"id":12094,"date":"2020-09-28T00:00:00","date_gmt":"2020-09-27T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/idiv.caf-dev.de\/wie-knstliche-intelligenz-zum-schutz-von-orchideen-und-anderen-arten-beitrgt\/"},"modified":"2025-09-01T11:11:58","modified_gmt":"2025-09-01T10:11:58","slug":"wie-knstliche-intelligenz-zum-schutz-von-orchideen-und-anderen-arten-beitrgt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.idiv.de\/de\/wie-knstliche-intelligenz-zum-schutz-von-orchideen-und-anderen-arten-beitrgt\/","title":{"rendered":"Wie künstliche Intelligenz zum Schutz von Orchideen und anderen Arten beiträgt"},"content":{"rendered":"
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Wie künstliche Intelligenz zum Schutz von Orchideen und anderen Arten beiträgt<\/h1>

Neues automatisiertes Verfahren zeigt schnell und mit hoher Genauigkeit, welche Arten am st\u00e4rksten bedroht sind.<\/p>\n \n <\/div>\n <\/div>\n\n \n <\/div>\n\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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28.09.2020 | Evolution and Adaptation, iDiv, Media Release, sDiv, Species Interaction Ecology, TOP NEWS<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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Leipzig\/Halle. Orchideen erfreuen sich als Zimmerpflanzen großer Beliebtheit, in freier Natur sind viele Arten allerdings stark bedroht durch Landnutzung und illegale Ernte. Doch nur ein Bruchteil von ihnen steht auf der internationalen Roten Liste bedrohter Arten, denn die nötigen Fachgutachten sind enorm aufwendig. Ein neues und deutlich schnelleres automatisiertes Verfahren, entwickelt unter der Leitung von Biodiversitätsforschern aus Mitteldeutschland, zeigt, dass 30 % aller Orchideenarten potentiell gefährdet sind. Im Fachmagazin Conservation Biology beschreiben die Forscher, wie ihr neuer Ansatz die naturschutzfachliche Prüfung für alle Arten weltweit beschleunigen könnte.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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\"idiv-\"\/\"idiv-\"\/\n\n \n \n \n \n \n <\/g>\n <\/g>\n<\/svg>\nPati Vitt<\/span><\/a><\/div>

Calypso Bulbosa<\/em> steht in Europa unter strengem Schutz. Die Orchideenart wächst in subarktischen Sümpfen, Mooren und schattigen Nadelwäldern. <\/p><\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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Orchideen sind nicht nur dekorativ, sie spielen auch eine wirtschaftliche Rolle im Gartenbau, in der Pharma- und sogar in der Lebensmittelindustrie. So werden Vanille-Orchideen wegen ihrer Samenhülsen angebaut – sie bilden daher die wirtschaftliche Basis für den Nordosten Madagaskars. Doch viele der ungefähr 29.000 Orchideenarten sind durch Landnutzung oder illegale Ernte bedroht. Nur mit dem Wissen, welche Arten konkret bedroht sind, können diese auch geschützt werden. Die internationale Rote Liste der Weltnaturschutzorganisation IUCN ist meist das Mittel der Wahl um einzuschätzen, wie bedroht eine Art ist. Die entsprechenden Fachgutachten folgen strengen Kriterien und die besten verfügbaren wissenschaftlichen Informationen zusammenzubringen ist enorm ressourcenaufwendig. Daher liegen nur für 1400 aller Orchideenarten Rote-Listen-Gutachten vor.<\/p>\n

Ein internationales Forscherteam unter Leitung des Deutschen Zentrums für integrative Biodiversitätsforschung (iDiv), der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg und des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung (UFZ) ist diesem Problem mit einem automatisierten Verfahren unter Verwendung von maschinellem Lernen – auch bekannt als Deep Learning – begegnet. Die Einbindung von maschinellem Lernen kann das Verfahren zur Erstellung von Naturschutzgutachten auf eine neue Ebene heben. „Künstliche neuronale Netzwerke werden in anderen Bereichen schon angewendet, zum Beispiel bei der Bilderkennung“, sagt Dr. Alexander Zizka von iDiv und UL. „Mit unserem Verfahren können wir aber noch zusätzliche Aspekte integrieren, zum Beispiel Klima, geographische Region oder artspezifische Merkmale. Und das alles in sehr kurzer Zeit.“<\/p>\n

Fast 30 % aller Orchideenarten sind potentiell gefährdet<\/strong><\/p>\n

„Idealerweise gäbe es für alle Orchideenarten Rote-Listen-Gutachten. Dann wüssten wir genau, welche am stärksten gefährdet sind, was der erste Schritt für ihren Erhalt ist“, sagt Dr. Pati Vitt von der Northwestern University in Evanston (USA). Vitt, eine Expertin im Bereich der Orchideenforschung, verbrachte 2018 ein Sabbatjahr bei iDiv und arbeitete währenddessen auch mit Experten im Bereich automatisierter Bewertungsverfahren zusammen. Mithilfe ihres vereinten Fachwissens konnten die Forscher das Aussterberisiko für fast 14.000 Orchideenarten untersuchen – die erste groß angelegte Untersuchung der Orchideenbestände weltweit.<\/p>\n

Die Forscher fanden heraus, dass mehr als 4300 der insgesamt 14.000 Arten potentiell vom Aussterben bedroht sind. Sie konnten außerdem aufzeigen, an welchen Orten Schutzmaßnahmen am dringendsten benötigt werden, nämlich in Madagaskar, Ostafrika, Südostasien und auf mehreren Inseln Ozeaniens. Das automatisierte Verfahren erreichte eine Genauigkeit von 84,3 %.<\/p>\n

Schnellere Naturschutzgutachten für alle Arten weltweit<\/strong><\/p>\n

Die Forscher untersuchten auch, in welchen Fällen die automatisierten Verfahren zu einer anderen Einschätzung kamen als die Fachgutachten für die internationale Rote Liste. „Dadurch wissen wir, wie wir die Verfahren in Zukunft weiterentwickeln müssen, damit sie noch genauer werden“, erklärt Prof. Tiffany Knight von iDiv, MLU und UFZ. „Im Falle der Orchideen müssten wir noch Informationen zu artspezifischen Merkmalen und zur lokalen Landnutzung mit einfließen lassen.“<\/p>\n

Das automatisierte Verfahren, das die Forscher für die Orchideen entwickelt haben, könnte aber auch für andere Pflanzenfamilien zum Einsatz kommen. Insbesondere in den artenreichen, aber wenig untersuchten tropischen Gebieten könnte der neue Ansatz wertvoll sein. In diesen Regionen können selbst vorläufige Einschätzungen dazu beitragen, Naturschutzmaßnahmen entsprechend auszurichten. „Ein großer Vorteil unseres Ansatzes ist, dass wir ihn auch für andere taxonomische Gruppen oder Regionen trainieren können“, sagt Zizka. „Damit könnte er die die Naturschutzgutachten für alle Arten weltweit beschleunigen.“<\/p>\n

Kati Kietzmann<\/p>\n

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Originalpublikation<\/strong>
(Wissenschaftler mit iDiv-Affiliation und Alumni fett)
Alexander Zizka<\/strong>, Daniele Silvestro, Pati Vitt, Tiffany M. Knight<\/strong>. Automated conservation assessment of the orchid family with deep learning. Conservation Biology (2020). DOI: 10.1111\/cobi.13616<\/a><\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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Ansprechpartner:<\/h3>\n

Kati Kietzmann<\/strong>
\nAbteilung Medien & Kommunikation
\nDeutsches Zentrum f\u00fcr integrative Biodiversit\u00e4tsforschung (iDiv) Halle-Jena-Leipzig
\nTel.: +49 341 9733106
\nE-Mail: kati.kietzmann@idiv.de<\/a><\/p>\n

Dr. Alexander Zizka<\/strong>
\nEvolution und Adaptation
\nsDiv – Synthesezentrum
\nDeutsches Zentrum f\u00fcr integrative Biodiversit\u00e4tsforschung (iDiv) Halle-Jena-Leipzig
\nUniversit\u00e4t Leipzig
\nTel.: +49 341 9733176
\nE-Mail: alexander.zizka@idiv.de<\/a><\/p>\n

Prof. Tiffany Knight<\/strong>
\nHelmholtz-Zentrum f\u00fcr Umweltforschung \u2013 UFZ
\nMartin-Luther Universit\u00e4t Halle-Wittenberg
\nDeutsches Zentrum f\u00fcr integrative Biodiversit\u00e4tsforschung (iDiv) Halle-Jena-Leipzig
\nTel.: +49 341 9733158
\nE-Mail: tiffany.knight@idiv.de<\/a><\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>\n\n

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Hinweis f\u00fcr die Medien: Die von iDiv bereitgestellten Bilder d\u00fcrfen ausschlie\u00dflich f\u00fcr die Berichterstattung im Zusammenhang mit dieser Medienmitteilung und unter Angabe des\/der Urhebers\/in verwendet werden.<\/em><\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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