Methoden der Künstlichen Intelligenz als Instrument der Biodiversitätsforschung
Termin:
01.09.2023
Fördergeber:
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Gefördert werden können interdisziplinäre Projekte, die den nutzenbringenden Einsatz von KI und Digitalisierung in den Bereich der Biodiversitätsforschung adressieren. Die Projekte müssen von interdisziplinären Verbundprojekten bearbeitet werden, denen Fachleute sowohl den Bereichen KI und Digitalisierung als auch der Biodiversitätsforschung angehören. Die in den Projekten entwickelten Innovationen müssen mindestens eines der drei nachfolgenden Anwendungsfelder adressieren, dabei deutlich über den gegenwärtigen Stand der in der Biodiversität angewendeten Technik hinausgehen und einen erheblichen Mehrwert für die Biodiversitätsforschung aufweisen.
- Netzwerkanalysen und Zeitreihen:
Hierzu können Netzwerkanalysen zählen, die Ökosysteme und Arten nicht nur beschreiben, sondern auch in ihrer Dynamik analysieren und zum Verständnis ökologischer Interaktionen beitragen. Auch die Analyse langer Zeitreihen und räumlicher Dynamiken - zur Simulation von dynamischen Wechselwirkungen, zur Mustererkennung oder zur Theoriebildung - zählt zu diesem Anwendungsfeld, ebenso wie die Untersuchung der Rolle des Menschen bzw. anthropogener Faktoren für ein vertieftes Verständnis komplexer sozialer und ökologischer Interaktionen zur nach¬haltigeren Nutzung biologischer Vielfalt.
- Modellierung/Monitoring:
Hierzu kann etwa die Identifizierung effizienter Schutzmaßnahmen für Ökosysteme zählen, wobei sowohl die aktuellen wie auch die prognostizierten ökologischen, klimatischen und sozialen Faktoren in einer Modellierung Eingang finden können. Auch ein automatisiertes Monitoring des ökologischen Zustandes von Lebensräumen und naturschutzfachliche Bewertungen der Daten zu akuten Gefährdungen (Rote Listen, IUCN- oder IPBES-Berichte etc.) im Sinne eines Frühwarnsystems sowie die Automatische Detektion von Neobiota in Verbindung mit möglichen Zukunftsszenarien können diesem Anwendungsfeld zugeordnet werden. Des Weiteren zählt die duale Entwicklung taxonomischer Expertise und die Entwicklung einer automatisierten taxonomischen Bestimmung zu diesem Anwendungsfeld.
- Datengrundlage - Datenbanken zu Monitoring/Digitalisierung:
Dieses Anwendungsfeld beinhaltet beispielsweise Arbeiten an Standards für die Automatisierung (z. B. der Art-erkennung) und die Zusammenführung von Daten, die Verbesserung der Datengrundlage, z. B. indem Meta¬barcoding und Monitoring durch einen KI-Einsatz verknüpft werden oder indem Daten aus Apps intergiert werden, die im Rahmen der Citizen Science Einsatz finden. Neben Pflanzen und Tieren in großer taxonomischer Breite können auch die Lebensgemeinschaft der Mikroorganismen und Pilze im Boden adressiert werden. Bei der Modellierung der dynamischen Wechselwirkungen innerhalb von Ökosystemen könnten außerdem weitere Datenbestände wie beispielswiese Stoffkreisläufe oder klimatische Daten intergiert werden.
Folgende Themen von übergreifendem Charakter sollten zusätzlich zur Fokussierung auf die genannten Anwendungsfelder berücksichtigt werden:
- Bei den drei vorgenannten Anwendungsfeldern werden solche Ansätze besonders begrüßt, die Citizen Science integrieren. Citizen Science spielt in der Biodiversitätsforschung eine wichtige Rolle und besitzt sowohl für die Entwicklung von KI-gestützten Verfahren als auch für die Nutzung von KI viele passende Ansatzpunkte. Der Einsatz von KI im Rahmen von Citizen Science in der Biodiversitätsforschung soll einen gesellschaftlichen Transformationsprozess anstoßen und dabei helfen, den Schutz der Biodiversität bei allen gesellschaftlichen Entscheidungs¬prozessen zu verankern. Projekte können zudem die Einbindung von Bürgerinnen und Bürgern im Umfang erhöhen und die Qualität der Daten deutlich steigern. Denkbar wäre hier der mobile Einsatz von Kameras auf Fahrradhelmen, Zügen oder Autos. Insbesondere die Einbindung von Personen auch aus der sogenannten Civic-Tech-Bewegung könnte dabei unterstützen, angestoßene Projekte selbstragend zu gestalten.
- Ferner möglich ist der Einsatz von Gamification-Ansätzen oder anderer Strategien, mit denen Einzelpersonen dabei unterstützt werden, den Schutz der Biodiversität bei ihrem individuellen Handeln verstärkt zu berücksichtigen.
- Bei der Entwicklung von KI-Apps könnte die Bevölkerung direkt eingebunden werden, z. B. indem sie sowohl bei der Sammlung als auch bei der Analyse von Exponaten hilft.
- Skalierbarkeit und Generalisierbarkeit der KI-Anwendungen sind wichtige Faktoren für den Transfer in die Praxis. Bei der Entwicklung der KI-Komponente sollten diese Aspekte mitgedacht werden.
- Die Datenerhebung in den Forschungsprojekten sollte dem Grundsatz nach transparent erfolgen und den FAIR-Prinzipien unterliegen (Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable). Forschungsdaten sollten im Sinne von Open Access/Open Data öffentlich verfügbar gemacht werden. Wünschenswert ist auch die Transparenz der Algorithmen, mit denen die KI arbeitet.
Geförderte Projekte müssen den Know-how-Transfer von KI/Digitalisierungs-Methoden in die Biodiversitätsforschung unterstützen und Expertise zu KI/Digitalisierung und Biodiversitätsforschung im Verbund aufweisen.
Die Forschungsförderung erfolgt in zwei aufeinander aufbauenden Phasen. Für jede Phase sind gesondert Anträge zu stellen. Die erste Phase dient dazu, ein für die jeweilige Fragestellung und Projektidee geeignetes Verbundprojekt zusammenzustellen und ein gemeinsames Konzept sowie wissenschaftliche Grundlagen für die zweite Phase zu erarbeiten. Die besten Konzepte aus der ersten Phase können ihre Ideen in der zweiten Phase umsetzen.
Nur Projekte, die in der ersten Phase gefördert werden, können sich für eine Förderung in der zweiten Phase bewerben.
Folgende Regelungen sind spezifisch für die beiden Phasen gültig:
Phase 1 (Konzeptphase): Antragsberechtigt sind Hochschulen und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen. Zum Zeitpunkt der Auszahlung einer gewährten Zuwendung wird das Vorhandensein einer sonstigen Einrichtung, die der nichtwirtschaftlichen Tätigkeit des Zuwendungsempfängers dient (Hochschule, Forschungseinrichtung) in Deutschland verlangt.
Phase 2 (Umsetzungsphase): Antragsberechtigt sind Einrichtungen der Kommunen und Länder, Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft und gesellschaftliche Organisationen wie z. B. Stiftungen, Vereine und Verbände. Zum Zeitpunkt der Auszahlung einer gewährten Zuwendung wird das Vorhandensein einer Betriebsstätte oder Niederlassung (Unternehmen) bzw. einer sonstigen Einrichtung, die der nichtwirtschaftlichen Tätigkeit des Zuwendungsempfängers dient (Hochschule, außeruniversitäre Forschungseinrichtung, gesellschaftliche Organisationen wie z. B. Stiftungen, Vereine und Verbände), in Deutschland verlangt.
Folgende Regelungen sind übergreifend für beide Phasen gültig:
Forschungseinrichtungen, die von Bund und/oder Ländern grundfinanziert werden, können neben ihrer institutionellen Förderung nur unter bestimmten Voraussetzungen eine Projektförderung für ihre zusätzlichen projektbedingten Ausgaben beziehungsweise Kosten bewilligt bekommen.
Für die erste Phase sind dem Projektträger rechtsverbindlich unterschriebene, förmliche Förderanträge bis zum 6. April 2023 einzureichen.
Weitere Informationen:
https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/bekanntmachungen/de/2023/01/2023-01-04-Bekanntmachung-Biodiversit%C3%A4tsforschung.html
- Netzwerkanalysen und Zeitreihen:
Hierzu können Netzwerkanalysen zählen, die Ökosysteme und Arten nicht nur beschreiben, sondern auch in ihrer Dynamik analysieren und zum Verständnis ökologischer Interaktionen beitragen. Auch die Analyse langer Zeitreihen und räumlicher Dynamiken - zur Simulation von dynamischen Wechselwirkungen, zur Mustererkennung oder zur Theoriebildung - zählt zu diesem Anwendungsfeld, ebenso wie die Untersuchung der Rolle des Menschen bzw. anthropogener Faktoren für ein vertieftes Verständnis komplexer sozialer und ökologischer Interaktionen zur nach¬haltigeren Nutzung biologischer Vielfalt.
- Modellierung/Monitoring:
Hierzu kann etwa die Identifizierung effizienter Schutzmaßnahmen für Ökosysteme zählen, wobei sowohl die aktuellen wie auch die prognostizierten ökologischen, klimatischen und sozialen Faktoren in einer Modellierung Eingang finden können. Auch ein automatisiertes Monitoring des ökologischen Zustandes von Lebensräumen und naturschutzfachliche Bewertungen der Daten zu akuten Gefährdungen (Rote Listen, IUCN- oder IPBES-Berichte etc.) im Sinne eines Frühwarnsystems sowie die Automatische Detektion von Neobiota in Verbindung mit möglichen Zukunftsszenarien können diesem Anwendungsfeld zugeordnet werden. Des Weiteren zählt die duale Entwicklung taxonomischer Expertise und die Entwicklung einer automatisierten taxonomischen Bestimmung zu diesem Anwendungsfeld.
- Datengrundlage - Datenbanken zu Monitoring/Digitalisierung:
Dieses Anwendungsfeld beinhaltet beispielsweise Arbeiten an Standards für die Automatisierung (z. B. der Art-erkennung) und die Zusammenführung von Daten, die Verbesserung der Datengrundlage, z. B. indem Meta¬barcoding und Monitoring durch einen KI-Einsatz verknüpft werden oder indem Daten aus Apps intergiert werden, die im Rahmen der Citizen Science Einsatz finden. Neben Pflanzen und Tieren in großer taxonomischer Breite können auch die Lebensgemeinschaft der Mikroorganismen und Pilze im Boden adressiert werden. Bei der Modellierung der dynamischen Wechselwirkungen innerhalb von Ökosystemen könnten außerdem weitere Datenbestände wie beispielswiese Stoffkreisläufe oder klimatische Daten intergiert werden.
Folgende Themen von übergreifendem Charakter sollten zusätzlich zur Fokussierung auf die genannten Anwendungsfelder berücksichtigt werden:
- Bei den drei vorgenannten Anwendungsfeldern werden solche Ansätze besonders begrüßt, die Citizen Science integrieren. Citizen Science spielt in der Biodiversitätsforschung eine wichtige Rolle und besitzt sowohl für die Entwicklung von KI-gestützten Verfahren als auch für die Nutzung von KI viele passende Ansatzpunkte. Der Einsatz von KI im Rahmen von Citizen Science in der Biodiversitätsforschung soll einen gesellschaftlichen Transformationsprozess anstoßen und dabei helfen, den Schutz der Biodiversität bei allen gesellschaftlichen Entscheidungs¬prozessen zu verankern. Projekte können zudem die Einbindung von Bürgerinnen und Bürgern im Umfang erhöhen und die Qualität der Daten deutlich steigern. Denkbar wäre hier der mobile Einsatz von Kameras auf Fahrradhelmen, Zügen oder Autos. Insbesondere die Einbindung von Personen auch aus der sogenannten Civic-Tech-Bewegung könnte dabei unterstützen, angestoßene Projekte selbstragend zu gestalten.
- Ferner möglich ist der Einsatz von Gamification-Ansätzen oder anderer Strategien, mit denen Einzelpersonen dabei unterstützt werden, den Schutz der Biodiversität bei ihrem individuellen Handeln verstärkt zu berücksichtigen.
- Bei der Entwicklung von KI-Apps könnte die Bevölkerung direkt eingebunden werden, z. B. indem sie sowohl bei der Sammlung als auch bei der Analyse von Exponaten hilft.
- Skalierbarkeit und Generalisierbarkeit der KI-Anwendungen sind wichtige Faktoren für den Transfer in die Praxis. Bei der Entwicklung der KI-Komponente sollten diese Aspekte mitgedacht werden.
- Die Datenerhebung in den Forschungsprojekten sollte dem Grundsatz nach transparent erfolgen und den FAIR-Prinzipien unterliegen (Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable). Forschungsdaten sollten im Sinne von Open Access/Open Data öffentlich verfügbar gemacht werden. Wünschenswert ist auch die Transparenz der Algorithmen, mit denen die KI arbeitet.
Geförderte Projekte müssen den Know-how-Transfer von KI/Digitalisierungs-Methoden in die Biodiversitätsforschung unterstützen und Expertise zu KI/Digitalisierung und Biodiversitätsforschung im Verbund aufweisen.
Die Forschungsförderung erfolgt in zwei aufeinander aufbauenden Phasen. Für jede Phase sind gesondert Anträge zu stellen. Die erste Phase dient dazu, ein für die jeweilige Fragestellung und Projektidee geeignetes Verbundprojekt zusammenzustellen und ein gemeinsames Konzept sowie wissenschaftliche Grundlagen für die zweite Phase zu erarbeiten. Die besten Konzepte aus der ersten Phase können ihre Ideen in der zweiten Phase umsetzen.
Nur Projekte, die in der ersten Phase gefördert werden, können sich für eine Förderung in der zweiten Phase bewerben.
Folgende Regelungen sind spezifisch für die beiden Phasen gültig:
Phase 1 (Konzeptphase): Antragsberechtigt sind Hochschulen und außeruniversitäre Forschungseinrichtungen. Zum Zeitpunkt der Auszahlung einer gewährten Zuwendung wird das Vorhandensein einer sonstigen Einrichtung, die der nichtwirtschaftlichen Tätigkeit des Zuwendungsempfängers dient (Hochschule, Forschungseinrichtung) in Deutschland verlangt.
Phase 2 (Umsetzungsphase): Antragsberechtigt sind Einrichtungen der Kommunen und Länder, Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft und gesellschaftliche Organisationen wie z. B. Stiftungen, Vereine und Verbände. Zum Zeitpunkt der Auszahlung einer gewährten Zuwendung wird das Vorhandensein einer Betriebsstätte oder Niederlassung (Unternehmen) bzw. einer sonstigen Einrichtung, die der nichtwirtschaftlichen Tätigkeit des Zuwendungsempfängers dient (Hochschule, außeruniversitäre Forschungseinrichtung, gesellschaftliche Organisationen wie z. B. Stiftungen, Vereine und Verbände), in Deutschland verlangt.
Folgende Regelungen sind übergreifend für beide Phasen gültig:
Forschungseinrichtungen, die von Bund und/oder Ländern grundfinanziert werden, können neben ihrer institutionellen Förderung nur unter bestimmten Voraussetzungen eine Projektförderung für ihre zusätzlichen projektbedingten Ausgaben beziehungsweise Kosten bewilligt bekommen.
Für die erste Phase sind dem Projektträger rechtsverbindlich unterschriebene, förmliche Förderanträge bis zum 6. April 2023 einzureichen.
Weitere Informationen:
https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/bekanntmachungen/de/2023/01/2023-01-04-Bekanntmachung-Biodiversit%C3%A4tsforschung.html