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Chemnitzer Vogelerkenner-App über eine Million Mal geladen

Stefan Kahl von der TU Chemnitz bei der Vogelstimmen-Analyse. Foto: Lars Meese für die TUC

Stefan Kahl von der TU Chemnitz bei der Vogelstimmen-Analyse. Foto: Lars Meese für die TUC

Vogel-KI kommt nun auch mit iPhones zurecht

Chemnitz, 9. März 2021. Die App „BirdNET“ der TU Chemnitz, mit der Spaziergänger Vögel anhand ihrer Stimmen erkennen können, wurde inzwischen bereits über eine Million Mal auf Android-Smartphones heruntergeladen. Das hat die Chemnitzer Uni mitgeteilt. Die App ist nun auch für iPhones verfügbar.

Entwickler: „Danach haben sich bestimmt viele gesehnt“

„Ein unglaublicher Erfolg“, kommentierte der Medieninformatiker Dr. Stefan Kahl von der TU Chemnitz. „Unsere App sorgt im häuslichen Umfeld oder bei Spaziergängen in der Natur für Abwechslung, Unterhaltung und Wissen – danach haben sich bestimmt viele gesehnt.“

Künstliches neuronales Netz in Chemnitz analysiert das Zwitschern

Kahl hatte das Vogelstimmen-Programm gemeinsam mit Kollegen aus Chemnitz und von der Cornell University in den USA 2018 entwickelt. Dabei setzten die Forscher und Forscherinnen eine „Künstliche Intelligenz“ (KI). Die Nutzer senden dafür ihre Audioaufnahmen aus der Natur an ein neuronales Netz in Chemnitz. Das analysiert dann die Daten und versucht, aus dem aufgenommen Zwitschern den Vogel dahinter zu identifizieren. Erkannte die KI anfangs nur rund 1000 Vogelarten in Europa und Nordamerika, hat sie mittlerweile gelernt, insgesamt 3000 verschiedene Vögel anhand ihrer Gesänge auseinanderzuhalten. Erst kürzlich absolvierte die App auch einen Test bei befreundeten Forschern in Indien – die Trefferquote lag dort bei 80 bis 85 Prozent.

App-Nutzer helfen en passant auch den Ornithologen

Die App hilft aber nicht nur Laien, Vogelstimmen in der Natur zu erkennen, sondern unterstützt auch die ornithologische Forschung, betonte Kahl: “Personen, die unsere App nutzen, arbeiten sozusagen aktiv an ihrer Verbesserung mit. Denn wenn wir wissen, wo sich welche Arten aufhalten, können wir zum Beispiel Zugrouten der Vögel oder lokale Dialekte untersuchen.“

Autor: hw

Quelle: TUC

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