Umweltmonitoring
Künstliche Intelligenz
Biodiversität
Deep Learning
Machine Learning
FKZ 02WDG1758
BioDroneAI
Non-Invasive Automatic Multimodal Animal Detection Using Drones and Deep Learning
Laufzeit: 01.11.2025 - 31.10.2027
Konsortium:
- Fraunhofer Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik (IEE)
- Büro für angewandte Ökologie und Faunistik - naturkultur GmbH
- Trans Atmospheric Operations GmbH
- Universität Kassel (Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme)
Ansprechpartner (Koordinator)
Dr. Christoph Scholz
Fraunhofer Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik (IEE)
Joseph-Beuys-Straße 8
34117 Kassel
Darum geht es im Projekt
Das Projekt BioDroneAI setzt auf geräuscharme LTA-UAV Drohnen und KI-gestützte Technologie, um das Monitoring von Tierpopulationen umfassender, effizienter und weniger störend für die Tierwelt zu gestalten. Durch den Einsatz multimodaler Sensoren, darunter Wärmebild- und hochauflösende Kameras sowie akustische Detektion, wird eine präzise und flächendeckende Erfassung von Arten in großen und schwer zugänglichen Gebieten ermöglicht.
BioDroneAI zielt darauf ab, die Biodiversität in sensiblen Ökosystemen wie Mooren zu schützen und deren Rolle als CO₂-Senken zu stärken. Durch eine automatisierte Datenerfassung und -auswertung soll der Fachkräftemangel im Biodiversitätsmonitoring entschärft und Planungsprozesse für nachhaltige Energieinfrastrukturprojekte beschleunigt werden. Langfristig unterstützt BioDroneAI den Artenschutz und die Erreichung der UN-Nachhaltigkeitsziele durch eine innovative Verbindung von Umwelttechnik, Robotik und Künstlicher Intelligenz.