Title: Pflanzenbestimmung mithilfe von KI - die App Flora Incognita
Course: Neue Aufgaben zum Thema Künstliche Intelligenz > Section: Biologie, ab Jgst. 9

Einführung

Was wächst denn da? - Mit Hilfe der App Flora Incognita kannst du ganz einfach und jederzeit eine Pflanze bestimmen. Dazu werden botanische Merkmale wie z. B. die Wuchs- oder die Blattform per Bild in der App hinzugefügt. Am Ende erhältst du Vorschläge, um welche Pflanze es sich mit hoher Wahrscheinlichkeit nach handelt. Die App erzielt eine Erkennungsgenauigkeit von über 85 % (vgl. Wäldchen & Mäder, 2019).

Aufgabe 1 - Die App Flora Incognita kennenlernen

a) Öffnet die App Flora Incognita. Bestimmt mit Hilfe der App die von eurer Lehrkraft mitgebrachten Pflanzen.

b) Beschreibt, welche Schritte bei der Bestimmung per App getätigt werden.

Tempoaufgabe:

Bei welchen Schritten könnten Probleme bei der Pflanzenbestimmung auftreten? Erklärt dies beispielhaft.

Lösungen bzw. Hinweise zu Aufgabe 1

zu b.

Schritte zur Bestimmung:

- Man geht auf “Pflanze erkennen”
- Man macht ein Bild der Blüte
- Man macht ein Bild der Blattoberseite
- Man macht ein Bild der gesamten Pflanze
- Man kann den Standort noch angeben
- Man erhält eine Bestimmung und eine Wahrscheinlichkeit der Richtigkeit/Sicherheit

zur Tempoaufgabe (exemplarisch):

- Wenn man den Aufbau einer Pflanze nicht kennt, kann man die App nicht nutzen.
- Lichtverhältnisse bei der Aufnahme der Bilder beachten
- verwackelte Bilder vermeiden

Wie funktioniert die App Flora Incognita?

Grundlage ist die maschinelle Bilderkennung mit einer bestimmten Methode zur Informationsverarbeitung. Diese Methode stammt aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (Machine Learning), einem Teilbereich der KI. Genauer gesagt gehört die Methode zum „Deep Learning“. Deep Learning ist wiederum ein Teilbereich des Maschinellen Lernens (vgl. Abb. 1).

Abb. 1: Darstellung der Bereiche Künstlicher Intelligenz basierend auf Simon (2021).

Das hier genutzte Prinzip zur Bestimmung von Pflanzenbildern ist Folgendes: Das System lernt anhand von Beispielbildern, welche Informationen (Parameter) am wichtigsten für die richtige Bestimmung von Pflanzen sind. Diese Beispielbilder müssen allerdings schon klassifiziert sein, damit man überprüfen kann, ob eine Bestimmung richtig oder falsch war. Daher nennt man sie auch Trainingsbilder. Die mehr als eine Millionen Trainingsbilder sind daher gut annotiert bzw. durch Expertinnen und Experten geprüft. Wird mit der App nun ein neues Bild aufgenommen, so kann das System Ähnlichkeiten bzw. gleiche Parameter identifizieren und den schon bekannten Gruppen zuordnen. Hierbei ist es kaum noch möglich nachzuvollziehen, wie genau diese Klassifikation vonstattengegangen ist (vgl. Simon, 2021; Wäldchen & Mäder, 2019).

Aber wie genau ist das System hinter der App, welches aus Beispielbildern lernt, aufgebaut? Grundlage ist hierbei ein künstliches neuronales Netz. Die Arbeitsweise eines neuronalen Netzes kann man sich ähnlich wie das menschliche Nervensystem vorstellen (vgl. Abb. 2).

Abb. 2: Veranschaulichung eines neuronalen Netzwerks. Neuronen sind als Knoten dargestellt. Aus: Bennani-Baiti & Baltzer (2020).

Die Informationen werden als Parameter eines Pflanzenbildes (z.B. Farbe eines jeden Bildpixels) in die Eingabeschicht eingegeben. Über Knotenpunkte, die miteinander zwischen verschiedenen verdeckten Schichten verbunden sind, werden die Informationen verarbeitet. Sie werden zum Beispiel gewichtet, verrechnet, eventuell weitergegeben und zusammengeführt. In Abbildung 2 ist eine sehr einfache Version eines neuronalen Netzwerks dargestellt. Die Komplexität kann deutlich größer sein. Es kann mehr Eingabe- und Ausgabeknoten geben und die Zahl der dazwischen geschalteten Knoten und Schichten kann ebenfalls variieren. Grundsätzlich steigt die Leistungsfähigkeit eines neuronalen Netzwerks mit der Anzahl der Schichten. Beim Trainieren des neuronalen Netzwerks wird die Informationsverarbeitung in den Knoten eingerichtet. Hierbei wird festgelegt, inwiefern eine Information durch einen Knoten bzw. ein Neuron weitergegeben wird (vgl. Simon, 2021).

Neuronale Netzwerke sind eine wichtige Methode aus dem Bereich des Maschinellen Lernens. Hat ein neuronales Netzwerk viele Schichten und Knoten, so spricht man von Deep Learning. Beim Deep Learning wird auf große Datenmengen (Stichwort: Big Data) zugegriffen und diese zur Verbesserung der Klassifikation verwendet (vgl. Simon, 2021).

Wenn du nun die App nutzt, dann wird der Bilddatensatz eventuell mit deinen Bildern erweitert. Du leistest einen Beitrag zur Forschung und bist Teil von der sogenannten Citizen Science Bewegung. Verbesserungen können zudem mit Angaben von Metadaten, wie Standort oder Zeitpunkt der Blüte, erzielt werden (vgl. Wäldchen & Mäder, 2019).

Aufgabe 2

Beschreibt die Schritte, die von der App durchgeführt werden, um eine Pflanze zu bestimmen.

Lösungen zu Aufgabe 2

Die App wurde mit schon bekannten Bildern trainiert und kann dann aufgrund von Gemeinsamkeiten die neuen Bilder zuordnen. So werden die Bilder klassifiziert.
Dazu nutzt sie Deep Learning und dabei neuronale Netze. Das Bild wird in einzelne Informationen "zerlegt", die in die Eingabeschicht des neuronalen Netzes gegeben werden. Dort werden sie in den verborgenen Schichten verarbeitet. Als Ausgabe ergibt sich daraus die Bezeichnung der fotografierten Pflanze.

Aufgabe 3 - Vorgehensweisen vergleichen

Die herkömmliche fachwissenschaftliche Arbeitsweise, um Lebewesen in der Biologie zu klassifizieren, ist die Nutzung eines bestehenden, bereits festgelegten Bestimmungsschlüssels.
Einen solchen Bestimmungsschlüssel findest du z. B. unter folgendem Link: https://www.zobodat.at/pdf/Kieler-Notizen-zur-Pflanzenkunde_22_0018-0022.pdf .

a) Führt die Pflanzenbestimmung nun mit Hilfe eines Bestimmungsschlüssels durch und dokumentiert euer Vorgehen.

b) Vergleicht die beiden Vorgehensweisen zur Bestimmung von Lebewesen (Bestimmungsschlüssel vs. App) und erläutert dabei mögliche Vor- und Nachteile der Nutzung von KI.

Lösungen bzw. Hilfen zu Aufgabe 3 a)

Man muss zunächst einen Löwenzahn finden.

Man betrachtet die Hüllblätter und schaut nach Verdickungen.

Dann geht man zu 2 oder 3.

Man schaut wieder, ob die Beschreibungen passen und geht so den nächsten Schritt usw.

Zusammenfassend folgt man immer den richtigen Beschreibungen und gelangt dann zur richtigen Bestimmung am Ende des Pfads.

Aufgabe 4 - Den Einsatz von KI reflektieren

Eine 100%ig sichere Klassifikation gibt es auch mit Hilfe von KI nicht.

a) Diskutiert, inwiefern durch eine falsche Klassifikation Gefahren entstehen könnten und wer eurer Meinung nach die Verantwortung dafür tragen sollte.

b) Diskutiert, wie die KI darauf reagieren würde, wenn man eine noch nicht identifizierte/ klassifizierte Pflanze fotografiert. Wer sollte eurer Meinung nach als Entdeckerin oder Entdecker gelten?