Schlagwort: OPENSOURCE

  • 100 JAHRE HACKBASE OpenLandLAB

    100 JAHRE HACKBASE OpenLandLAB

    OpenLandLAB steht vor einer Generalsanierung – ideal um Erkenntnisse und den Blueprint fĆ¼r alle zur VerfĆ¼gung stellen. Mein Traum wƤre ein multidisziplinƤres Atelier umgeben von TinyLabs und einem TinyForest eingebunden in die Natur. Es stellen sich viele Architektur und Design Fragen, die auch andere interessieren kƶnnten. Wie im Winter heizen, im Sommer kĆ¼hlen?, Wie umgehen mit zunehmender Trockenheit, Wie nachhaltig renovieren, wie einen Genius Loci schaffen, der zukunftsfit ist?, wie mit dem WOOD WIDE WEB verbinden usw.? Den Blueprint fĆ¼r einen Masterplan mƶchte ich mit der Open Source Community und der Design Revolution Now! diskutieren.

  • #jedesInsektzƤhlt

    #jedesInsektzƤhlt

    KI basiertes Insektenmonitoring mit Citizen Science 08.02.2023, 13h online Anmeldung https://www.bht-berlin.de/4514/article/8605

    DOKU:
    https://www.youtube.com/watch?v=keHlhfRCUqA
    Wir Ć¼berlegen im OpenLandLAB ein KI basiertes Insektenmonitoring aufzubauen.

    Weltweit nehmen Anzahl und Artenvielfalt der Insekten dramatisch ab. Ein systematisches Monitoring ist eine Voraussetzung, um das globale Insektensterben mit seinen fatalen Folgen fĆ¼r unsere Ɩkosysteme zu untersuchen und effektive GegenmaƟnahmen zu planen und durchzusetzen. Doch das Insektenmonitoring lƤuft zurzeit noch analog und zu wenig vernetzt. 

    Kƶnnen wir Insekten digital zƤhlen und bestimmen und wenn ja, geht das mit KI?

    Das Open Source Projekt KInsecta stellt sich diese Forschungs- und Entwicklungsfrage. DafĆ¼r wird an der Berliner Hochschule fĆ¼r Technik (BHT) ein KI-basiertes, digitales Multisensorsystem fĆ¼r eine Klassifikation von Insekten im Freiland entwickelt. Mit einem optoakustischen Sensor werden die FlĆ¼gelschlagfrequenz und die Fluggeschwindigkeit gemessen. Ein Imaging System liefert Bilddaten, auf denen fĆ¼r eine Klassifizierung relevante Strukturen hinreichend aufgelƶst werden kƶnnen. ZusƤtzlich werden Umweltdaten wie die lokale Temperatur, spektrale BestrahlungsstƤrke, Zeitpunkt und Wetterdaten aufgenommen. Durch den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens wird die Artbestimmung automatisiert. 

    Die Zusammenarbeit mit Citizen Scientists und der Maker Community ermƶglichen eine groƟe Reichweite fĆ¼r die Datenerhebung und Synergieeffekte in der technischen Open Source-Entwicklung sowie einen vitalen interdisziplinƤren Austausch zwischen Wissenschaft und Gesellschaft, Technik und Umweltschutz. 

    Das Bundesministerium fĆ¼r Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) fƶrdert das Forschungsprojekt an der BHT in Zusammenarbeit mit dem Umweltbildungszentrum Listhof e.V., Reutlingen in der Fƶrderlinie: „KI-LeuchttĆ¼rme fĆ¼r Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen“.

    Diskutieren Sie mit dem Projektteam Ć¼ber den Einsatz von KI und Sensorik fĆ¼r das Insektenmonitoring und ihre Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit Citizen Scientists:

    • Prof. Dr. Ingeborg Beckers, BHT, Projektleitung Sensorik
    • Prof. Dr. Frank HauƟer, BHT, Projektleitung KI