Experten aus dem britischen Zentrum für Ökologie & Hydrologie (UKCEH) und dem Birmingham-basierten Unternehmen Keen AI entwickeln ein KI-System, das invasive Pflanzenarten an Straßennäumen präzise und effizient erkennt.
Pflanzen wie der Japanische Staudenknöterich verursachen erheblichen Schaden, doch ihre Aufspürung ist teuer und zeitintensiv. Das neue System nutzt eine Hochgeschwindigkeitskamera auf Fahrzeugen, um täglich bis zu 120 Meilen Straßennähe-Vegetation zu scannen. Bilder mit GPS-Daten werden auf einer Online-Plattform hochgeladen, wo UKCEH-Ökologen die Arten identifizieren.
Das KI-Modell lernt anschließend, invasive Spezies wie Japanischen Staudenknöterich, Rhododendron, Springkraut und Kirschlorbeer sowie bedrohte heimische Eschen (durch Eschensterben) zu erkennen. So wird die Suche schneller und kostengünstiger.
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Ein 10-monatiges Pilotprojekt, finanziert von Innovate UK, testet das System in Nordwales und Birmingham.
Dr. Tom August vom UKCEH: „KI bietet enorme Chancen, die Natur besser zu verstehen. Wir prüfen, ob wir eine kostengünstige Methode zur Identifikation invasiver Arten schaffen. Diese wachsen oft in Straßenschnellstraßen-Korridoren. Bei Erfolg könnte es auf andere Länder, Pflanzen, Bäume, Insekten oder Tiere ausgeweitet werden.“
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Amjad Karim, Gründer von Keen AI: „KI-Analyse großer Bildmengen spart Kosten und erhöht die Sicherheit – keine Straßensperrungen mehr nötig. Wir senken Erhebungskosten massiv und ermöglichen umfassende Vermessungen. Erfolgreich, decken wir das gesamte UK ab und verstehen invasives Ausmaß besser.“