Citizen Science & KI: Auf Tiefseetauchgang mit dem Projekt Deep Discovery

Im Projekt „Deep Discovery“ erforschen Schüler*innen die Tiefen unserer Ozeane. Indem sie Organismen aus verschiedenen Tiefseehabitaten markieren, liefern sie wertvolle Trainingsdaten für KI-Modelle zur automatisierten Artenerkennung. Wir haben mit Rahel Lassak von Interchange darüber gesprochen, wie Citizen Science und Bildung zusammenfinden, welche Mehrwerte Citizen Science und KI für den Naturschutz und die Erforschung völlig unbekannter Habitate bergen und wie das Projekt ihren Blick auf unsere Ozeane verändert hat.

Worum geht es in dem Projekt?

Lassak: Mit unserem Projekt wollen wir junge Menschen erreichen, vor allem Schüler*innen. Gemeinsam schauen wir uns Tiefseebilder aus verschiedenen Habitaten von überall auf der Welt an und werten sie aus. Das heißt, die Schüler*innen markieren, was sie sehen und versuchen, dies einer bestimmten Tierart oder einem Organismus zuzuordnen. 

Wie ist das Projekt entstanden und warum habt ihr euch für Citizen Science entschieden?

Lassak: „Deep Discovery“ ist aus dem Vorgängerprojekt „Into the Deep“ entstanden, das sich an Erwachsene richtete. Aus dem Feedback und den Erfahrungen dort konnten wir natürlich viel für unser jetziges Projekt mitnehmen. Für Citizen Science haben wir uns entschieden, weil wir Wissenschaft und Bildung zusammenbringen wollen. Wir möchten junge Menschen, aber auch Lehrkräfte für die Meeresforschung begeistern. Das hat, glaube ich, riesiges Potenzial.

Wie bekommt ihr die Schulen und Lehrer*innen an Bord?

Lassak: Wir haben gemeinsam mit Lehrer*innen wirklich Lehrpläne geschrieben, in fünf verschiedenen Sprachen. Diese Lehrpläne werden auf unserer Webseite für alle Interessierte zum Download zur Verfügung gestellt. Wir unterstützen in der bevorstehenden Pilotphase Bremer Schulen auch ganz praktisch in der Umsetzung. Verbindungen zu den Schulen sind entweder über persönliche Kontakte entstanden oder wir haben Schulen, Lehrer*innen oder pädagogisches Personal angeschrieben. Die müssen natürlich selbst Interesse an dem Thema haben und es auch in den Unterricht einbauen wollen. 

Wie werden die Schüler*innen in die Forschung eingebunden?

Lassak: Die Schüler*innen bekommen Lernmodule zu fünf verschiedenen Habitaten, die aufeinander aufbauen. Diese Module sind wie eine interaktive, spielerische Onlineplattform, durch die man sich klicken kann. Man kann Dinge aufklappen, sich ein Video anschauen und Quizfragen beantworten. Die Schüler*innen sollen Lust auf das Thema bekommen und gleichzeitig lernen, wie sie die Tiefseebilder aus den jeweiligen Habitaten auswerten können. Wenn die Schüler*innen dann mit den Bildern arbeiten, können sie immer wieder das Portal aufklappen und nachschauen, welche Erkennungsmerkmale bestimmte Fische zum Beispiel haben. Dann annotieren sie den Fisch, das heißt sie kreisen ihn ein und identifizieren ihn. Diese Annotationen sind sehr wichtig für das Training der KI-Modelle. Am Ende sehen sie dann ihren Score, also wie viele Markierungen sie gemacht haben und wie viele davon richtig waren. 

Welche Rolle spielt KI in eurem Projekt?

Lassak: Alle Projektpartner*innen, mit denen wir zusammenarbeiten, bringen ihre eigenen Forschungsfragen und Kompetenzen ein. Wir bei Interchange entwickeln oder bedienen selbst keine KI-Modelle. Das passiert vor allem bei unseren Partnerinstituten OBSEA, ARCHIpelagos und dem AWI. Sie trainieren mit den Markierungen der Schüler*innen Modelle zur automatisierten Erkennung von Tierarten aus verschiedenen Habitaten. Und wir kommunizieren natürlich immer den Schüler*innen: Hey, eure Markierungen werden für die Wissenschaft genutzt und trainieren KI-Modelle zur Artenerkennung.

Wie gut ist die Qualität der Annotationen der Schüler*innen?

Lassak: Das hängt sehr vom Habitat und der Qualität der Bilder ab. Grundsätzlich gilt, die Schüler*innen sollten idealerweise vorher von uns eingearbeitet werden. So entsprechen die Markierungen bestimmten Standards, sodass die Daten anschließend auch bestmöglich für das Training der Modelle genutzt werden können. Markierungen von Personen, die nicht eingearbeitet wurden, sind deutlich schlechter. Da kann es passieren, dass beispielsweise ein Flusskrebs nicht mittig in der Markierung liegt oder ein Bein nicht mitumrandet wurde. Das verschlechtert den Datensatz und die wissenschaftlichen Modelle können nicht optimal trainiert werden.

Welche Chancen, aber auch Grenzen, siehst du im Citizen-Science-Ansatz für euer Projekt?

Lassak: Eine große Chance sehe ich darin, dass Citizen Science das Vertrauen in die Wissenschaft stärken kann. Dass Menschen sich in Forschung einbringen können, hat eine unglaubliche Power für die Gesellschaft. Und man stärkt das Interesse an Umweltschutz, an Biodiversität, an Meeresforschung oder entfacht es überhaupt erst. In der Forschung stößt man an Grenzen, weil viele Daten gesammelt werden und es eine Lücke zur Auswertung gibt. Hier sehe ich eine weitere Chance. Durch Citizen Science und KI können viel größere Datensätze bearbeitet werden und das kann die Forschung wirklich nochmal voranbringen. So können bestimmte Habitate oder spezifische Arten schneller erkannt werden. Das ist auch sehr wichtig für den Naturschutz und die Politik. Natürlich gibt es auch bei Citizen Science Grenzen. Die Genauigkeit hängt eben stark von der Qualität der Markierungen ab. Wenn etwa ein Organismus auf einem Bild nicht gut zu sehen ist, können Fehler entstehen. Deswegen ist die Schulung der Teilnehmenden so wichtig. Unser Vorteil ist, dass wir auf Erfahrungswerte aus dem Vorläuferprojekt „Into the Deep“ zurückgreifen können. Das Feedback der Teilnehmenden haben wir natürlich berücksichtigt und versuchen, Hürden von vornherein zu vermeiden. 

Welche Austausch- und Unterstützungsmöglichkeiten sind wichtig für euch?

Lassak: Das sind vor allem enger Austausch mit Kolleg*innen, gute Netzwerke, Kooperationen mit Instituten wie dem AWI, OBSEA oder ARCHIpelagos und Universitäten in verschiedenen Ländern. Vor allem die interdisziplinären Partnerschaften, die wir im Projekt haben, sind sehr wertvoll.

Was war aus deiner Sicht euer bislang größter Erfolg?

Lassak: Wir sind ja gerade noch in der Vorbereitungsphase, unsere Pilotprojekte an den Schulen starten erst Ende Januar. Aber bisher bin ich unglaublich begeistert vom Feedback der Lehrkräfte. Die Resonanz war riesig, weil ein großer Bedarf nach Naturschutz, Eigeninitiative und Selbstwirksamkeit da ist. Dass wir wirklich Menschen für Tiefseehabitate begeistern können, die ja eher unter dem Radar laufen, die nicht bunt oder im herkömmlichen Sinne "wunderschön" sind, das war für mich ein ganz persönlicher Erfolg. Ich glaube, die Leute haben bei unserem Projekt wirklich das Gefühl, dass sie etwas verändern können.

Wie hat sich dein Blick auf den Ozean durch das Projekt verändert?

Lassak: Ich bin begeistert davon, was wir alles noch nicht wissen, was es alles noch zu entdecken gibt, wie divers Tiefseehabitate sind und wie wir Menschen für völlig unbekannte Lebensräume begeistern können. Mein ursprüngliches war gar nicht unbedingt die Tiefsee, aber ich fand diese Arbeit so überzeugend, dass ich die Tiefsee jetzt wirklich richtig cool finde. 

„Deep Discovery“ wird als Kooperationspartnerschaft gefördert vom Erasmus+ Programm für den Schulbereich, Kultusminister Konferenz (KMK), Pädagogischer Austauschdienst.