26.07.2017

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

Das Startup „Beeand.me“ aus Montenegro hat ein Monitoring-System für Bienenstöcke entwickelt. Mithilfe von Big-Data-Analysen wollen die Jungunternehmer Bienen besser verstehen, die Ursachen für das Bienensterben finden und Imkern die Arbeit erleichtern.
/artikel/wie-mit-big-data-das-bienensterben-verhindert-werden-soll
(c) Foto: Fotolia

Es sollte lediglich eine kleine Hilfestellung für den Großvater von Elma Hot werden, einen Imker aus Montenegro. Alle zehn Tage verbrachte er viele Stunden in den montenegrinischen Bergen, um zu sehen, ob es seinen Bienen auch gut gehe. Die Idee, den Großvater etwas zu entlasten, war der Anfang für Beeand.me. Die Softwarespezialistin Elma Hot begann 2015 gemeinsam mit dem Hardware-Entwickler und Doktoranden Alija Dervic, ein Monitoring-System zu entwickeln, das Imkern dabei helfen soll, einen besseren Überblick über die Vorgänge in ihren Bienenstöcken zu erhalten. Dass diese Big-Data-Lösung wertvolle wissenschaftliche Erkenntnisse über das Verhalten von Bienen und auch das Bienensterben liefern kann, wurde ihnen erst später bewusst.

Überall abrufbar

Mittels einer schmalbandigen Funktechnik namens Narrowband Internet of Things (NB-IoT) sammelt das System relevante Daten, speichert sie in der Cloud und der Imker kann sie jederzeit via SMS, Smartphone oder Webbrowser abrufen. In jedem Bienenstock befindet sich eine mit zahlreichen Sensoren ausgestattete Monitoring-Station. „Wir messen die Feuchtigkeit, Temperatur, das Gewicht und die Geräuschkulisse im Bienenstock – unser Tool ist sozusagen ein Babyphon für Bienen“, erklärt Elma Hot. Anhand der vier Komponenten lässt sich sehr gut eruieren, wie es den Bienen geht. Der Geräuschpegel gibt Auskunft über den Gesundheitszustand der Insekten. Wird es lauter oder leiser im Bienenstock, heißt das, dass mit dem Volk etwas nicht stimmt.Die Temperatur im Stock wiederum lässt Rückschlüsse auf die Aktivität der Bienen zu: Ist sie höher, sind die Insekten fleißiger und der Bienenstock wird schwerer, da sie mehr Honig produzieren. Die NB-IoT-Netzwerktechnologie eignet sich hier sehr gut, da die Reichweite größer ist als bei gewöhnlichen Handynetzwerken. „Die Robustheit und die lange Akkulaufzeit kombiniert mit einem wettbewerbsfähigen Preis spielen eine essenzielle Rolle für uns“, ergänzt Hot.

Unbekannte Ursache

„Wenn die Biene einmal von der Erde verschwindet, hat der Mensch nur noch vier Jahre zu leben“ – ob Albert Einstein das wirklich gesagt hat, ist ungeklärt – ebenso die Gründe für das drastische Bienensterben. „Wir wissen nicht, warum Bienen sterben. Pestizide, elektromagnetische Wellen oder Signale – all diese Faktoren kommen infrage, vielleicht sind es aber auch ganz andere Gründe. Mit gezieltem Data-Mining erhoffen wir uns, bald mehr über die Gründe für das Sterben der Tiere zu wissen“, sagt Beeand.me-Gründerin Hot. Gemeinsam mit Experten sollen künftig die Daten ausgewertet werden, in der Hoffnung, Muster und Zusammenhänge zwischen dem Sterben von Bienenvölkern und Umwelteinflüssen zu entdecken. Dazu werden sogenannte Heat Maps erstellt, die zeigen sollen, an welchen Orten es mit größerer Wahrscheinlichkeit zum Bienensterben kommt. Gut steht es jedenfalls nicht um die Bienen: Beispielsweise starb in den USA während der vergangenen drei Jahre die Hälfte der dort lebenden Bienen. In China sind Menschen teilweise schon jetzt dazu gezwungen, Pflanzen händisch zu bestäuben, und in manchen Ländern wird bereits an der Entwicklung von Roboterbienen gearbeitet. Die Menschheit sei aber noch nicht bereit für Roboterbienen oder Ähnliches, wir müssten etwas gegen das Bienensterben unternehmen, meint Alija Dervic besorgt. Immerhin sind Bienen auch ein wichtiger Faktor in der landwirtschaftlichen Wertschöpfung, sie bestäuben 80 Prozent unserer Nutz- und Wildpflanzen.

In Montenegro leben rund 620.000 Menschen. Beeand.me ist überhaupt erst das dritte Software-Startup des Landes „In Österreich haben wir viele Möglichkeiten und viele potenzielle Partner“, sagt Hot. Sozusagen als Pilotprojekt hat Beeand.me kostenlos 50 Geräte an Imker in ganz Österreich verteilt – einerseits, um Feedback zum Produkt zu bekommen, andererseits, um die ersten Daten zu sammeln. „Wir müssen noch die optimalen Algorithmen entwickeln. Eine volle Datenbank ohne die richtigen Informationen und das entsprechende Data-Mining ist nutzlos“, erklärt die 24-Jährige, deren Masterarbeit von Data-Mining handelt. Aus einer kleinen Idee hat sich für Beeand.me ein ambitioniertes Projekt entwickelt: „Wir wollen den Imkern, den Bienen und schlussendlich auch der Menschheit helfen.“

Verkaufsstart 2018

Der offizielle Rollout des Startups soll im kommenden Jahr erfolgen. Die Kosten für das Ausrüsten eines Bienenstocks werden bei etwa 700 Euro starten, allerdings gibt es von der Europäischen Union eine Förderung in Höhe von 43 Prozent, wodurch sich die Kosten auf gut 400 Euro belaufen. Den Gründern zufolge sollen sich die Anschaffungskosten nach fünf Jahren amortisiert haben. Attraktiv ist Beeand.me nicht nur für Imker am Land: An vielen prominenten Plätzen wie etwa dem Dach des Wiener Rathauses (seit 2012) sind Bienen angesiedelt, auch auf Dächern von großen Firmen, Hotels oder Casinos werden Bienenstöcke immer beliebter. Wer den urbanen Bereich grüner gestalten möchte, liegt mit Bienen voll im Trend. Außerdem sind die Insekten gut fürs Image.

Jeden Bienenstock jederzeit und unabhängig von dessen Standort überwachen zu können bedeutet Zeit- und Kostenersparnis für jeden Imker. „Wir rechnen damit, dass ein Imker 25 Prozent mehr Bienenstöcke betreuen kann, was wiederum zu einer Gewinnsteigerung von 25 Prozent führt“, erklärt Martin Bittner, Business Angel von Beeand.me. Ein Bienenvolk produziert pro Stock zwischen 20 und 30 Kilogramm Honig pro Jahr. In einem Bienenstock leben in der Regel 50.000 bis 70.000 Bienen. Die Insekten legen etwa 100.000 Kilometer zurück, um ein Kilogramm Honig zu produzieren, und besuchen dafür zwischen ein und sechs Millionen Blüten.

Deine ungelesenen Artikel:
23.12.2024

Neues OpenAI-Modell o3: “Befinden uns auf neuem Terrain”

OpenAI hat ein neues Sprachmodell vorgestellt, das die Diskussionen um Artificial General Intelligence (AGI) wieder anheizt. Was steckt dahinter?
/artikel/openai-modell-o3-artifical-general-intelligence
23.12.2024

Neues OpenAI-Modell o3: “Befinden uns auf neuem Terrain”

OpenAI hat ein neues Sprachmodell vorgestellt, das die Diskussionen um Artificial General Intelligence (AGI) wieder anheizt. Was steckt dahinter?
/artikel/openai-modell-o3-artifical-general-intelligence
Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


Tipp der Redaktion: Die neue brutkasten-Serie “No Hype KI”

No Hype KI
Nach zwei Jahren ChatGPT liefern wir eine Bestandsaufnahme aus der österreichischen Wirtschaft – wo stehen wir wirklich?
Du willst bei "No Hype KI" am Laufenden bleiben?

Trag dich hier ein und du bekommst jede Folge direkt in die Inbox!

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wie mit Big Data das Bienensterben verhindert werden soll