Ribbit - eine Webanwendung zur automatischen Identifizierung und Klassifizierung von Anuranenarten
Vollständige Lösung
Querbinden-Laubfrosch (Smilisca phaeota) auf einem Blatt schlafend in der kolumbianischen Region Chocó
Juliana Gómez Consuegra
Ribbit ist eine Citizen-Science-Web-App, die maschinelles Lernen zur Aufzeichnung, Identifizierung und Klassifizierung von Frosch- und Krötenrufen einsetzt und Crowdsourcing-Daten zur Global Biodiversity Information Facility(GBIF) beiträgt, um Datenlücken, insbesondere im globalen Süden, zu schließen. Identifizierungs-Apps bieten ein erhebliches Potenzial für die automatische In-situ-Biodiversitätsüberwachung (Global Partnership on Artificial Intelligence, 2022; Tuia et al., 2022; Nieto-Mora et al., 2023). Unsere App konzentriert sich auf Anuren, da sie wichtige Indikatoren für Ökosysteme sind(Estes-Zumpf et al., 2022), wobei über 40 % der Arten vom Aussterben bedroht sind, und ihre einzigartigen Laute ideal für die akustische Identifizierung sind. Beta-Tester zeigten das Potenzial der App, Daten zu GBIF beizusteuern und gleichzeitig Bürgerwissenschaftlern die Möglichkeit zu geben, sich an der ökologischen Überwachung zu beteiligen. Durch die Schaffung einer frei zugänglichen Plattform für die Kennzeichnung von Biodiversitätsdaten ermöglicht Ribbit Naturschutzorganisationen die Entwicklung von Strategien zum Schutz gefährdeter Populationen und zur Erhaltung kritischer Ökosysteme.
Letzte Aktualisierung: 10 Oct 2025
83 Ansichten
Tech4Nature-Auszeichnung
Technologie Beschreibung
Unser Projekt begann im August 2024. Wir nutzten zwei markierte Audiodatensätze von iNaturalist Sounds und Anuraset, um ein maschinelles Lernmodell zur Klassifizierung von Anuranen (Frösche und Kröten) auf der Grundlage von Audioaufnahmen des Artenrufs zu trainieren. Beide Datensätze enthielten anormal verteilte Daten, nämlich weniger Instanzen von seltenen oder gefährdeten Anuranen. Um dieser Anomalie Rechnung zu tragen und sicherzustellen, dass das Modell über genügend Daten verfügt, um diese seltenen und gefährdeten Arten korrekt zu identifizieren, die für das Erreichen des GBF-Ziels 4 von entscheidender Bedeutung sind, ergänzten wir unsere Daten mit iNaturalist-Rufen, die nicht von Anuren stammen, wie z. B. Rufe von Fledermäusen oder Grillen, die sich in ihrer Häufigkeit von den Rufen der Anuren unterscheiden. Mit unserem neuen erweiterten Datensatz implementierten wir das few-shot transfer learning(Ghani et al. (2023)). Konkret verwendeten wir das Birdnet-Modell (ein vortrainiertes EfficientNet B1-Modell), um Einbettungen für Anurenarten zu erzeugen, und passten das Modell durch lineares Sondieren unserer Daten an. Unser Modell identifizierte 71 Anurenarten, darunter auch gefährdete Arten wie den australischen Südlichen Glockenfrosch (Ranoidea raniformis), mit einer Genauigkeit von 91 % in den Top 5 der am wahrscheinlichsten identifizierten Arten und einer Genauigkeit von 72 % in den Top 1 der am wahrscheinlichsten identifizierten Arten, Diese Leistung war vergleichbar mit Ghani et al. Unsere Web-App Ribbit wurde im Dezember 2024 unter Verwendung dieses leistungsstärksten Modells gestartet, und die Rückmeldungen der Nutzer waren weitgehend positiv, da die Tests zeigten, dass die aufgezeichneten Arten meist unter den ersten 1 waren. Unser Projekt ist insofern einzigartig, als es die erste auf Anuren ausgerichtete Citizen-Science-Anwendung ist, die KI zur Identifizierung von Fröschen einsetzt.
Spender und Finanzierung
UC Berkeley Schule für Information
Kontext
Angesprochene Herausforderungen
Ribbit geht kritische ökologische, soziale und wirtschaftliche Herausforderungen bei der Überwachung der biologischen Vielfalt an. Im Umweltbereich schließt die App Lücken in der Datenerfassung (GBF-Ziel 14), insbesondere im globalen Süden. Da mehr als 40 % der Anurenarten vom Aussterben bedroht sind(Estes-Zumpf et al., 2022), können herkömmliche Überwachungsmethoden den Zustand der Ökosysteme und die Veränderungen der biologischen Vielfalt nicht umfassend erfassen.
Ribbit demokratisiert die wissenschaftliche Forschung durch die Bereitstellung zugänglicher ökologischer Überwachungsinstrumente für Bürgerwissenschaftler. Durch die Befähigung von Bürgerwissenschaftlern baut die App Barrieren zwischen professioneller Forschung und gesellschaftlichem Engagement ab und schafft sinnvolle Beteiligungsmöglichkeiten für Einzelpersonen, um zur Biodiversitätsforschung beizutragen.
In wirtschaftlicher Hinsicht bietet sie eine kostengünstige Alternative zu ressourcenintensiven traditionellen Überwachungsmethoden. Ribbit nutzt die Datenerfassung durch die Bevölkerung und fortschrittliches maschinelles Lernen, um die Forschungskosten zu senken und gleichzeitig die Möglichkeiten der Datenerfassung für Forscher und Naturschutzorganisationen zu erweitern.
Standort
Östliches und südliches Afrika
Karibik
Mittelamerika
Südamerika
Nord-Amerika
Nord- und Zentralasien
Westasien, Naher Osten
Südostasien
Südasien
Ostasien
West- und Südeuropa
Nordeuropa
Ost-Europa
Ozeanien
Prozess
Zusammenfassung des Prozesses
Die Eindämmung des Verlusts der biologischen Vielfalt ist unser Hauptziel, und die anderen Bausteine unterstützen diese Bemühungen strategisch. Der bürgerwissenschaftliche Ansatz geht direkt auf die Herausforderungen im Bereich der biologischen Vielfalt ein, indem er einen umfassenden Mechanismus zur Datenerfassung schafft, der kritische Wissenslücken füllt. Mithilfe innovativer Technologien verwandelt das Projekt die Beiträge der Bürger in eine leistungsstarke wissenschaftliche Ressource für die ökologische Überwachung.
Bürgerwissenschaft und bürgerschaftliches Engagement treiben die Datenerfassung voran und verbinden lokale Teilnehmer mit globalen Erhaltungsbemühungen. Ribbit als Bildungsinstrument befähigt die Bürger, sich von passiven Beobachtern in aktive Umweltschützer zu verwandeln. Die Demokratisierung der in der App gesammelten Daten dient als entscheidende Infrastruktur, die die Wirkung des Projekts verstärkt. Indem die Lösung wissenschaftliche Forschung zugänglich und partizipativ macht, überwindet sie die traditionellen Barrieren zwischen professionellen Forschern und Gemeindemitgliedern. Dieser Open-Access-Ansatz stellt sicher, dass die gesammelten Daten von Naturschutzorganisationen, Forschern und politischen Entscheidungsträgern genutzt werden können, wodurch ein direkter Weg von der Bürgerbeobachtung zu sinnvollen Umweltmaßnahmen geschaffen wird.
Bauklötze
Demokratisierung der Daten
Der Ansatz von Ribbit zur Demokratisierung von Daten ist ein sorgfältig kuratierter Prozess bürgergesteuerter wissenschaftlicher Beiträge. Durch die Nutzung bestehender öffentlicher Datensätze von iNaturalist Sounds und Anuraset schafft die Anwendung eine solide Grundlage für die akustische Überwachung der Artenvielfalt. Diese ersten Datensätze bieten eine umfassende Grundlage für das Training des maschinellen Lernens und gewährleisten qualitativ hochwertige Ausgangsmodelle für die Identifizierung von Anuras.
Die innovative Datenerfassungsstrategie der Anwendung geht über das Sammeln von Informationen hinaus, indem sie einen strengen Qualitätskontrollprozess für von Nutzern eingereichte Daten einführt. Jede von den Bürgern eingereichte Aufnahme wird sorgfältig überprüft, bevor sie in die Global Biodiversity Information Facility (GBIF) aufgenommen wird. Dieser Ansatz verwandelt die passive Datenerfassung in einen aktiven, kollaborativen wissenschaftlichen Prozess, bei dem die Bürgerinnen und Bürger einen sinnvollen Beitrag zur Naturschutzforschung leisten können, was dem GBF-Ziel 14 entspricht, die biologische Vielfalt in die Entscheidungsfindung auf allen Ebenen einzubeziehen".
Entscheidend ist, dass Ribbit strenge Protokolle zum Datenschutz und zur Datensicherheit einhält. In Anbetracht des sensiblen Charakters ökologischer Daten, insbesondere in Bezug auf seltene Arten und genaue Standortinformationen, setzt die Anwendung strenge Mechanismen zur Einwilligung der Nutzer ein. Keine Nutzerdaten werden ohne die ausdrückliche und informierte Zustimmung des Teilnehmers weitergegeben oder verbreitet, um sowohl die ökologischen Themen als auch die Privatsphäre der Bürgerwissenschaftler zu schützen.
Ermöglichende Faktoren
- Zugängliche Technologie: Die Web-App läuft auf Desktop- und Mobilgeräten, und die Nutzer können ihre Daten hochladen, wenn kein Internet verfügbar ist.
- Robuste Qualitätskontrollmechanismen: fortschrittliche Bewertung der wissenschaftlichen Qualitätsaufzeichnungen.
- Ethische Datenverwaltung: Vorrangige Berücksichtigung der Privatsphäre der Nutzer und der ökologischen Sensibilität.
- Regelmäßiges Neutraining des Modells: Das Modell wird alle sechs Monate aktualisiert, wobei das Training an neuen Arten erfolgt, die in die App aufgenommen und von Kommentatoren validiert werden.
Gelernte Lektion
Als wir mit diesem Projekt begannen, waren wir uns der Datenlücke zur biologischen Vielfalt der Anuren im globalen Süden bewusst. Wir waren jedoch überrascht, dass bei unseren Versuchen, die Zugänglichkeit unserer Anwendung zu verbessern und qualitative Daten hinzuzufügen, eine Lücke in der sprachlichen Darstellung entstand. Derzeit ist unser Projekt in vier Sprachen verfügbar (Englisch, Spanisch, Portugiesisch, Arabisch), was die Zugänglichkeit erhöht. Wir nutzten die Wikipedia-API, um allgemeine Informationen über unsere Arten in diesen vier Sprachen zu erhalten, und stellten fest, dass es zwar eine Fülle von Daten in Englisch und Arabisch gab, die verfügbaren Informationen in Spanisch jedoch spärlich und in Portugiesisch sogar noch spärlicher waren. Daher sehen wir eine künftige Herausforderung darin, verschiedene Wissenschaftler, z. B. spanisch- und portugiesischsprachige Wissenschaftler, einzubinden, um die "Wikipedia-Datenlücke" zu schließen. Die Beseitigung dieser Lücke wird ein entscheidender Schritt zur weiteren Demokratisierung und Verbesserung der Zugänglichkeit unserer Lösung sein.
Ressourcen
Bürgerwissenschaft und bürgerschaftliches Engagement
Es hat sich gezeigt, dass Citizen-Science-Apps bei der Überwachung der biologischen Vielfalt helfen und gleichzeitig Naturliebhaber ansprechen(Callaghan et al., 2019). FrogID, eine App des Australischen Museums, ermöglicht es Nutzern beispielsweise, Froschrufe aufzuzeichnen, deren Identität von menschlichen Validierern überprüft wird. Bislang hat FrogID Arbeiten zur Überwachung invasiver Arten(Rowley und Callaghan, 2023), zur Bewertung der Roten Liste der IUCN(Gallagher et al., 2024), zur Bewertung der Auswirkungen von Bränden (Mitchell et al., 2023), zum Verständnis der Auswirkungen der Urbanisierung(Callaghan et al., 2020) und zur Untersuchung des Froschrufverhaltens(Liu et al., 2022) veröffentlicht. Unser Ziel ist es, mit Ribbit ähnliche Ergebnisse zu erzielen, und zwar bei Anurenarten in der ganzen Welt und in einem kürzeren Zeitrahmen. Bislang hat das FrogID-Team einen Rückstand von über 18 000 Rufen, der mit unserer App erheblich reduziert werden könnte, da die Verarbeitungszeit durch die Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens stark verringert wird.
Während der ersten Runde des Beta-Tests unserer App haben 50 Nutzer Aufnahmen zur Identifizierung eingereicht. Ihre Rückmeldungen waren positiv: Fachleute wiesen darauf hin, dass die von ihnen aufgenommene Art mit der von Ribbit vorhergesagten Art übereinstimmte, und Naturliebhabern gefiel die Funktion "Frosch des Tages", die ihnen eine neue Anurenart vorstellte oder es ihnen ermöglichte, vertraute Anuren über den Namen und die häufigste Lautäußerung der Art wiederzuerkennen (GBF-Ziel 11).
Ermöglichende Faktoren
- Benutzerfreundlichkeit: Durch die Analyse der Rückmeldungen von Benutzern haben wir die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit verbessert.
- Vertrautheit mit etablierten ökologischen Bürgerforschungs-Apps: Mit FrogID, Merlin, eBird und iNaturalist als Referenzen haben wir die wichtigsten Funktionen der Apps nachgeahmt, um neuen Nutzern einen schnellen Einstieg zu ermöglichen.
- Für die Nutzer, die noch keine Erfahrung mit Citizen-Science-Anwendungen hatten, haben wir uns darauf konzentriert, die App so benutzerfreundlich wie möglich zu gestalten. Darüber hinaus enthält unser FAQ-Abschnitt Tipps zur Froschsuche, z. B. wo und wann man die rufenden Arten findet.
Gelernte Lektion
- Es ist schwierig, ein Gleichgewicht zwischen den verschiedenen Arten von Nutzern herzustellen. Während Wissenschaftler für die Verwendung wissenschaftlicher Namen plädierten, konnten sich Naturliebhaber mit diesen Namen nicht anfreunden und bevorzugten gebräuchliche Namen. Es erwies sich jedoch als schwierig, für alle unsere Arten gebräuchliche Namen in allen vier Sprachen zu erhalten. Dies ist eine weitere Chance für die Entwicklung: Crowdsourcing von gebräuchlichen Namen auf der ganzen Welt.
In Zukunft möchten wir auch mehr visuelle Inhalte erstellen, um Nutzer anzuleiten, die die App nutzen möchten, aber nicht sicher sind, wie sie dies tun sollen; zu diesen Inhalten gehört unter anderem, was in den optionalen Beobachtungsabschnitt der App aufgenommen werden soll und wie überprüft werden kann, ob der von der App vorgeschlagene Frosch der ist, den der Nutzer sieht.
Ressourcen
Den Verlust der biologischen Vielfalt eindämmen
Die Erhaltung von Ökosystemen ist der Schlüssel zur Eindämmung des Klimawandels und zur Aufrechterhaltung von Ökosystemleistungen (GBF-Ziel 11), die eng mit über 50 % des weltweiten BIP verbunden sind. Mehr als eine Million Arten sind in diesem Jahrhundert vom Aussterben bedroht. Die Auswahl der zu erhaltenden Gebiete ist jedoch angesichts der bestehenden Datenlücke, die sich vor allem auf Beobachtungen im globalen Norden bezieht, eine Herausforderung. Die Erhöhung der Datenmenge über die biologische Vielfalt im globalen Süden ist entscheidend für die Erhaltung gefährdeter Arten, die in den Hotspots der biologischen Vielfalt im globalen Süden in hoher Dichte vorkommen. Amphibien eignen sich aufgrund ihrer vielfältigen Lautäußerungen ideal für die akustische Identifizierung und sind wichtige Indikatoren für Ökosysteme(Estes-Zumpf et al., 2022), wobei über 40 % der Arten vom Aussterben bedroht sind(Cañas et al., 2023). Eine Ausweitung der markierten Daten für die mehr als 7.000 Amphibienarten weltweit würde die Schutzbemühungen verbessern und Wissenslücken in gefährdeten Ökosystemen verringern. Durch den Einsatz einer Citizen-Science-Plattform zur Eindämmung des Verlusts der biologischen Vielfalt tragen wir dazu bei, die lokale Umweltverantwortung für diese kritischen Lebensräume zu übernehmen (GBF-Ziel 20).
Andere Bürger-Apps haben gezeigt, welches Potenzial die Bürgerwissenschaft bei der Eindämmung des Verlusts der biologischen Vielfalt hat. eBird, das größte Bürgerwissenschaftliche Projekt im Bereich der biologischen Vielfalt, verzeichnet 100 Millionen Vogelbeobachtungen von Nutzern aus aller Welt. Diese Beobachtungen helfen dabei, "die Verbreitung, Häufigkeit, Lebensraumnutzung und Trends bei Vögeln durch gesammelte Artenlisten in einem einfachen wissenschaftlichen Rahmen zu dokumentieren."(Sánchez-Clavijo et. al., 2024).
iNaturalist, eine weitere Citizen-Science-App, die Computer-Vision-Algorithmen zur Identifizierung von Arten einsetzt, hat sich ebenfalls als erfolgreich bei der Eindämmung des Biodiversitätsverlustes erwiesen. Bis heute hat die App über 200.000.000 Beobachtungen, mit 6 Millionen Beobachtungen pro Monat, weltweit. Auf iNaturalist werden forschungsrelevante Beobachtungen mit GBIF geteilt, das seinerseits dieses Wissen für politische Entscheidungen, Forschung und den Aufbau von Gemeinschaften nutzt(GBIF, 2023).
Derzeit identifiziert unsere App weltweit 71 Frosch- und Krötenarten. Obwohl viele von ihnen von der IUCN als "least concern" (LC) eingestuft werden, haben wir eine vom Aussterben bedrohte IUCN-Art, den Südlichen Glockenfrosch(Ranoidea raniformis). Dieser Mangel an bedrohten Arten unterstreicht die Notwendigkeit, dass sich verschiedene Fachleute an der bioakustischen ökologischen Überwachung beteiligen. Mehr Daten über gefährdete Arten können dazu dienen, politische Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse zu treffen. Lokale Gemeinschaften und indigene Völker werden einen wichtigen Beitrag dazu leisten, die Zahl der in die App aufgenommenen Arten zu erhöhen, da ihr lokales Wissen es uns ermöglicht, Arten in entlegenen Regionen zu erfassen.
Ermöglichende Faktoren
- Schließen von Datenlücken: mehr Daten von Bürgerwissenschaftlern, insbesondere von lokalen Gemeinschaften und indigenen Völkern, erhalten.
- Ermöglichung eines verantwortungsvollen Umgangs mit der Umwelt: Zugänglichkeit für eine Vielzahl von Nutzern.
Gelernte Lektion
Ursprünglich hatten wir uns zum Ziel gesetzt, Datenlücken im Globalen Süden zu schließen. Es erwies sich jedoch als schwierig, genügend Anrufe für seltene, kryptische und gefährdete Arten im Globalen Süden zu erhalten, um unser Modell zu trainieren. Um die Leistung des Modells zu verbessern, haben wir uns daher auf so viele Arten wie möglich konzentriert, und zwar weltweit. Die Einbindung von Nutzern auf der ganzen Welt wird zu mehr Aufnahmen in datenarmen Regionen wie dem Globalen Süden führen und es uns ermöglichen, unser Modell in Zukunft mit mehr Daten über gefährdete, seltene und kryptische Arten zu trainieren.
Dieses Nutzerengagement steht in perfektem Einklang mit mehreren Zielen, von denen das offensichtlichste das GBF-Ziel 20 ist: Stärkung des Aufbaus von Kapazitäten, des Technologietransfers und der wissenschaftlichen und technischen Zusammenarbeit im Bereich der biologischen Vielfalt. Aber auch andere Ziele sind in diesem Baustein von zentraler Bedeutung: Durch die Zunahme der Datenpunkte werden wir in der Lage sein, invasive gebietsfremde Arten zu identifizieren, was dem GBF-Ziel 6 entspricht, und wildlebende Arten vor illegalem Handel zu schützen, indem wir ihren Standort vor den Nutzern verbergen. Dies steht im Einklang mit GBF-Ziel 5, das darauf abzielt,"die nachhaltige, sichere und legale Ernte und den Handel mit wildlebenden Arten zu gewährleisten".
Tools für die Bildung
Amphibien sind stärker bedroht und gehen schneller zurück als Vögel oder Säugetiere. Der Rückgang der Amphibienpopulationen ist auf mehrere Faktoren zurückzuführen, wie den Klimawandel, den Chytridpilz und andere anthropogene Faktoren wie den Artenhandel. Das Ausmaß der Bedrohung für Amphibien wird jedoch zweifellos unterschätzt, da 1294 Arten (22,5 %) zu wenig bekannt sind, um sie zu bewerten, im Vergleich zu nur 78 Vogelarten (0,8 %)(Stuart et al., 2004).
Dieses Wissensdefizit unterstreicht die entscheidende Bedeutung von Bildungsinstrumenten wie Ribbit für die Demokratisierung der wissenschaftlichen Forschung. Indem sie die Hürden für die ökologische Überwachung senken, verwandeln Apps wie Ribbit passive Beobachter in aktive Teilnehmer am Naturschutz. Bildungstechnologien ermöglichen es Bürgerwissenschaftlern, direkt zum Verständnis und zum Schutz gefährdeter Ökosysteme beizutragen und kritische Forschungslücken durch erweiterte Datenerfassung in wenig erforschten Regionen zu schließen.
Diese innovativen Plattformen schärfen das öffentliche Bewusstsein für die Herausforderungen der biologischen Vielfalt und bieten gleichzeitig zugängliche Wege für wissenschaftliches Engagement. Im Gegensatz zu den auf Vögel fokussierten Apps mit gut etablierten Forschungsinfrastrukturen fehlten im Bereich des Anurenschutzes bisher umfassende Citizen Science-Plattformen. Ribbit füllt diese kritische Lücke, indem es Einzelpersonen befähigt, einen entscheidenden Beitrag zur Amphibienforschung zu leisten, den Datenmangel zu beheben und die globalen Erhaltungsbemühungen durch gemeinschaftliche, technologiegestützte Umweltverantwortung zu unterstützen. Es ist die erste Anwendung, die Informationen über mehr als 800 Amphibienarten in vier Sprachen enthält, einschließlich Rufart, Foto, CITES-Informationen (ob Arten gehandelt oder für kommerzielle Zwecke genutzt werden, was den GBF-Zielen 5 und 9 entspricht), IUCN-Status (ob Arten gefährdet sind, was dem GBF-Ziel 4 entspricht) und allgemeine Informationen über das Verhalten und die Fortpflanzung der Tiere.
Ermöglichende Faktoren
- Fachliche Kompetenz: Eines unserer Teammitglieder (Juliana Gómez Consuegra) arbeitete eng mit anderen Experten zusammen, die den Chytridpilz erforschten.
- Erstellung einer zugänglichen Web-App: Das intuitive Design der Web-App ermöglicht auch weniger erfahrenen Beobachtern die Teilnahme und das Lernen.
Gelernte Lektion
Unser Ziel ist es, Naturliebhaber aufzuklären, aber wir wollen auch verhindern, dass der Artenhandel zunimmt. Aus diesem Grund haben wir beschlossen, den Nutzern keinen Zugang zu den Daten der anderen Nutzer zu gewähren. Auf diese Weise ist der Standort einer gefährdeten Art in der App für Menschenhändler nicht sichtbar. Die Nutzer haben nur Zugriff auf ihre eigenen Daten. Sobald die Daten mit GBIF geteilt werden, werden sie unkenntlich gemacht, so dass weder der genaue Standort des Frosches noch der des Nutzers der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird. Auf diese Weise stellen wir sicher, dass unsere Anwendung umweltverträglich ist.
Auswirkungen
Ribbit zeigt positive Auswirkungen in allen ökologischen, sozialen und wirtschaftlichen Bereichen. Im Umweltbereich wurde Ribbit auf 71 verschiedene Anurenarten trainiert, wodurch ein umfassendes Instrument zur Überwachung gefährdeter Amphibienpopulationen geschaffen wurde. Im Rahmen von Beta-Tests wurden 16 verschiedene Anurenarten erfolgreich erfasst und klassifiziert, wobei das Modell in 91 % der Fälle die Arten in den Top 5 der wahrscheinlichsten Übereinstimmungen genau identifizierte, vergleichbar mit anderen Transfer-Learning-Lösungen für die Bioakustik (Ghani et al., 2023). Unter Verwendung eines Datensatzes von ~67.000 einzigartigen Anura-Rufen ermöglicht Ribbit die Identifizierung potenzieller Habitatverschiebungen und Populationsveränderungen in untersuchten Regionen.
Die Beta-Tests von Ribbit umfassten 50 Teilnehmer und schufen einen neuen Weg für gemeinschaftsgetragene wissenschaftliche Forschung. Die Plattform demokratisiert die Datenerfassung und verringert die Hürden für die Teilnahme an ökologischer Forschung. 95 % der befragten Nutzer waren bereit, ihre Aufnahmen mit GBIF zu teilen und damit einen Beitrag zu den globalen Biodiversitätsdaten zu leisten.
Wirtschaftlich gesehen senkt Ribbit die Überwachungskosten erheblich. Die herkömmliche Überwachung der biologischen Vielfalt an 50 Standorten würde etwa 118.413 USD kosten, einschließlich Ausrüstung, Arbeit und Datenanalyse. Im Gegensatz dazu werden die monatlichen Betriebskosten von Ribbit auf 48.543,77 USD geschätzt, einschließlich AWS-Infrastruktur und qualifiziertem Personal. Dieser kosteneffiziente Ansatz ermöglicht es den Praktikern, ihre Ressourcen auf Erhaltungsmaßnahmen zu konzentrieren, die auf den gesammelten Daten basieren.
Begünstigte
Von Ribbit profitieren Bürgerwissenschaftler durch die Teilnahme an der Forschung, lokale Gemeinschaften durch die ökologische Überwachung und Naturschutzforscher durch zusätzliche Datenerhebungen über Anuren in bisher wenig erforschten, aber artenreichen Ökosystemen.
Erläutern Sie außerdem das Skalierungspotenzial Ihrer Lösung. Kann sie repliziert oder auf andere Regionen oder Ökosysteme ausgeweitet werden?
Die Lösung von Ribbit weist dank ihres innovativen Ansatzes des maschinellen Lernens ein erhebliches Skalierungspotenzial auf, da sie speziell darauf ausgelegt ist, sich an immer vielfältigere Dateneingaben anzupassen und diese zu verbessern. Das "few-shot transfer learning"-Modell kann systematisch auf andere amphibienreiche Ökosysteme weltweit ausgeweitet werden, mit besonderer Anwendbarkeit in Biodiversitäts-Hotspots in tropischen und subtropischen Regionen.
Die technologische Kernarchitektur ist von Natur aus anpassungsfähig und ermöglicht die nahtlose Integration von akustischen Daten aus verschiedenen geografischen Kontexten. Wenn mehr verschiedene Anurenrufe aus unterschiedlichen Ökosystemen gesammelt werden, kann das maschinelle Lernmodell ergänzt werden, um schrittweise anspruchsvoller zu werden, was seine Identifizierungsgenauigkeit verbessert und seine Fähigkeiten zur Artenerkennung erweitert. Dieser Verbesserungsmechanismus bedeutet, dass jeder neue Datenbeitrag nicht nur zu den wissenschaftlichen Erkenntnissen beiträgt, sondern auch die Leistung der technologischen Plattform verfeinert.
Das Potenzial zur Vervielfältigung erstreckt sich über mehrere Bereiche. Die Plattform könnte für andere akustisch charakteristische Tiergruppen angepasst werden, um ähnliche Überwachungsansätze für Insekten oder Säugetiere zu ermöglichen. Darüber hinaus ermöglicht die Technologie die Entwicklung regionalspezifischer Module, die an lokale ökologische Gegebenheiten angepasst werden können, um flexible Forschungsinstrumente zu schaffen, die auf spezifische Umweltanforderungen reagieren. Durch die Förderung kollaborativer Forschungsnetzwerke, die Daten und Modellverbesserungen gemeinsam nutzen können, bietet Ribbit einen Rahmen für die Erweiterung des wissenschaftlichen Verständnisses über institutionelle und geografische Grenzen hinweg.
Der offene Ansatz und das modulare Design der Lösung machen sie besonders geeignet für eine globale Skalierung. Da die Zugänglichkeit für die Nutzer, die wissenschaftliche Strenge und das kontinuierliche Lernen im Vordergrund stehen, bietet Ribbit ein reproduzierbares Modell für die technologiegestützte Überwachung der biologischen Vielfalt, das auf unterschiedliche ökologische Forschungsanforderungen zugeschnitten werden kann.
Globaler Rahmen für die biologische Vielfalt (GBF)
GBF-Ziel 4 - Das Artensterben aufhalten, die genetische Vielfalt schützen und Konflikte zwischen Mensch und Wildtieren bewältigen
GBF-Zielvorgabe 5 - Gewährleistung der nachhaltigen, sicheren und legalen Ernte und des Handels mit wild lebenden Arten
GBF-Ziel 6 - Reduzierung der Einführung invasiver gebietsfremder Arten um 50 % und Minimierung ihrer Auswirkungen
GBF-Ziel 9 - Nachhaltige Bewirtschaftung wildlebender Arten zum Nutzen der Menschen
GBF-Ziel 11 - Wiederherstellung, Erhaltung und Verbesserung der Beiträge der Natur für den Menschen
GBF-Ziel 14 - Einbeziehung der biologischen Vielfalt in die Entscheidungsfindung auf allen Ebenen
GBF-Zielvorgabe 20 - Stärkung des Aufbaus von Kapazitäten, des Technologietransfers und der wissenschaftlichen und technischen Zusammenarbeit im Bereich der biologischen Vielfalt
Ziele für nachhaltige Entwicklung
SDG 15 - Leben an Land
Geschichte
Juliana Gómez Consuegra in der Biologischen Forschungsstation El Amargal, im kolumbianischen Regenwald, 2007.
Juliana Gómez Consuegra
Die Feldforschung im kolumbianischen Regenwald kann eine Herausforderung sein. Eine relative Luftfeuchtigkeit von 100 % bedeutet, dass Ihre Feldausrüstung in Kieselerde aufbewahrt werden muss, um zu überleben. Der Mangel an Strom bedeutet, dass Ihre Aufnahmegeräte möglicherweise nicht rechtzeitig für die nächste Aufnahmesitzung aufgeladen werden können. Und je nachdem, zu welcher Zeit Sie vor Ort waren, gab es aufgrund des anhaltenden Bürgerkriegs große Sicherheitsbedenken. Ich erlebte all diese Situationen im Jahr 2007, als ich meinen Master in Biologie machte und das Heimfindeverhalten von Giftfröschen untersuchte. Zu meinen täglichen Aufgaben gehörte es, jeden Tag eine Stunde hin und zurück zu laufen und Lautsprecher aufzustellen, die Froschgeräusche abspielten, um herauszufinden, wie die Männchen des Harlekin-Giftfrosches auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren würden. Mein einziger Begleiter war Yaz, ein lokales Mitglied der Gemeinschaft, dessen Lebensgeschichte mich inspirierte. Er hat sich vom Schaben von Kokablättern für die bewaffneten Rebellengruppen über die Arbeit bei einer Nichtregierungsorganisation bis hin zur Gründung seiner Öko-Lodge entwickelt, in der Menschen auf Froschbeobachtungsexpeditionen gehen können. Als ich von seinem jüngsten Vorhaben erfuhr, dachte ich mir: Wie wäre es, wenn wir eine exotische Reise in den Regenwald mit einem Beitrag zur Wissenschaft verbinden könnten? Also wandte ich mich an meine Biologenkollegen und schlug ihnen meine Idee für eine Citizen-Science-App vor, die einen rufenden Frosch automatisch identifizieren würde. Im Folgenden finden Sie das Feedback von einem von ihnen:
"Ich möchte Ihnen zur Entwicklung von Ribbit gratulieren. Ich arbeite als Biodiversitätswissenschaftler in Kolumbien und hatte die Gelegenheit, aus erster Hand mitzuerleben, welchen Einfluss eBird auf die Überwachung und die soziale Aneignung von Vögeln in Kolumbien hatte... und die Leute fragen immer: Warum nur Vögel? Meine Antwort lautet in der Regel, weil sie für Nicht-Wissenschaftler am einfachsten zu entdecken und zu identifizieren sind, aber dank Apps wie Ribbit muss das nicht für immer der Fall sein!
Sich bei der Identifizierung auf Geräusche zu verlassen, die mit einem normalen Telefon viel einfacher aufzunehmen sind als der Versuch, ein Foto von einem Frosch in freier Wildbahn zu machen, ist eine ausgezeichnete Idee, und genau wie bei eBird werden die Informationen umso besser, je mehr Menschen die App nutzen. Eine so "einfache" Frage wie die, welche Arten wo und wann leben, ist in Ländern mit großer Artenvielfalt wie Kolumbien immer noch eine Herausforderung, so dass alle von Ribbit generierten Daten bei der Bewältigung dieser Herausforderung nützlich sein werden.
Arbeiten Sie weiter hart und lassen Sie uns wissen, wenn wir Ihnen helfen können."
Lina M Sánchez-Clavijo, PhD
Leitende Forscherin
Wissenschaftliches Informationsbüro
Humboldt-Institut
Zeugenaussage von: Juliana Gómez Consuegra, Leiterin des Ribbit-Teams
Mitwirkende kontaktieren
Andere Mitwirkende
Haissam Akhras
UC Berkeley
Erica Nakabayashi
UC Berkeley
Lia Cappellari
UC Berkeley
Farouk Ghandour
UC Berkeley
Jenna Rose Sparks
UC Berkeley