17.04.2025
INTERREG

Waldsterben: Künstliche Intelligenz macht Jagd auf Borkenkäfer

In Österreich und Tschechien ist der Borkenkäfer auf dem Vormarsch und Waldsterben ist die Folge. Im länderübergreifenden Projekt SMARTbeetle wollen die Initiator:innen wirksamere und umweltschonendere Lockstoffe für den Borkenkäfer entwickeln – auch mithilfe Künstlicher Intelligenz.
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Borkenkäfer, SMARTbeetle
© SCCH/Business Upper Austria - (v.l.) Klara Stadler, Manuela Geiß und Simona Standler.

Der Borkenkäfer (Scolytinae) gehört zur Unterfamilie der Rüsselkäfer, der sich im Holz von Bäumen, in selbstgebohrten Gängen fortpflanzt und zum Teil großen wirtschaftlichen Schaden anrichtet. Unter den zahlreichen Arten besiedeln einige, meist an Nadelbäume gebundene Käfer, lebende Bäume, die sie dann durch ihren Befall zum Absterben bringen können. In Mitteleuropa ist die Fichte jene Baumart mit den höchsten Borkenkäferschäden. Laut Mart‐Jan Schelhaas, Gert‐Jan Nabuurs und Andreas Schuck, wie in „Natural disturbances in the European forests in the 19th and 20th centuries“ beschrieben, verursachten Borkenkäfer in Europa im Zeitraum 1950 bis 2000 durchschnittlich 2,9 Millionen Kubikmeter Schadholz pro Jahr (0,7 Prozent der europäischen Holzeinschlagsmenge und etwa die Hälfte der Schäden durch biologische Schaderreger insgesamt).

Borkenkäfer: Fast 50 Mio. Schadensbilanz

2024 wurden in Österreich laut den Österreicheichischen Bundesforsten 1,5 Millionen Festmeter Schadholz gezählt, wobei rund 18 Prozent auf Borkenkäferbefall zurückzuführen waren. Die Waldschadensbilanz – also die Kosten für Käferprävention und -bekämpfung, Infrastrukturschäden sowie Deckungsbeitragsverlust und Lagerkosten für Schadholz – beläuft sich 2024 in Summe auf rund 49 Mio. Euro (2023: 32 Mio. Euro). Dem Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft nach sind sogar 45 Prozent des Schadholzes im Jahr 2024 auf Borkenkäfer zurückzuführen. Ein länderübergreifendes Projekt soll das nun ändern.

Das Interreg-Projekt SMARTbeetle (Smell-based Molecular Artificial Intelligence to Fight Bark Beetle) möchte mit modernen biologischen Methoden und Künstlicher Intelligenz optimierte Pheromonmischungen entwickeln, um die Effektivität von Fallen zu steigern und Nichtzielarten zu schonen. Dadurch soll nicht nur die Waldsterberate reduziert, sondern auch der Einsatz von Pestiziden verringert werden.

KI als Booster

„Künstliche Intelligenz wirkt als Booster für die Entwicklung von Pheromonfallen, indem sie Vorhersagemodelle für Rezeptor-Liganden-Interaktionen bereitstellt“, erklärt Manuela Geiß, Senior Researcher Data Science beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH). „Durch das Screening von Tausenden potenzieller Pheromonkandidaten können die vielversprechendsten Varianten gezielt in Laborexperimenten und Feldversuchen getestet werden, was wertvolle Ressourcen spart und die Entdeckung effektiverer Lockstoffe aus einem größeren Kandidatenpool ermöglicht.“

Beteiligt am Projekt sind Partner aus Österreich und Tschechien. Für die oberösterreichische Standortagentur Business Upper Austria arbeiten der Building Innovation Cluster sowie der Softwarepark Hagenberg mit. Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) führt das Konsortium an. Insgesamt besteht die Vereinigung aus sieben Partnern: Software Competence Center Hagenberg GmbH (AT) FH OÖ Research and Development (AT) TU Wien (AT) University of South Bohemia (CZ) Business Upper Austria (AT) Mendel University Brno (CZ) Forestry and Game Management Research Institute (CZ).

„Die heimische Holzwirtschaft steht durch den vermehrten Borkenkäferbefall vor großen Herausforderungen. Mit innovativen Ansätzen wollen wir die Gesundheit unserer Wälder langfristig sichern“, erklärt Klara Stadler, Projektmanagerin im Building Innovation Cluster der oberösterreichischen Standortagentur Business Upper Austria, die Intention dieser Zwei-Staaten-Initiative.

Vier Jahre Laufzeit

Diese grenzüberschreitende Kooperation zwischen wissenschaftlichen Einrichtungen soll auch den Dialog zwischen Behörden und Waldbesitzern beider Länder fördern, wie auch Simona Standler, Projektmanagerin im Softwarepark Hagenberg, betont: „Der Austausch von Daten und Erfahrungen verbessert die Überwachung der Borkenkäferpopulationen und ermöglicht frühzeitige Gegenmaßnahmen.“ Die Projektlaufzeit von vier Jahren soll zudem ausreichend Zeit für die Validierung der Lockstoffe in der Praxis garantieren.

Das Projekt wird von der Europäischen Union im Rahmen des Interreg-Programms Österreich – Tschechien gefördert.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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