Ziele und Perspektiven

DIG-IT!  verfolgt das übergeordnete Ziel, Entwickler und ökologische Anwender von “machine learning” Techniken, insbesondere „Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs)“ zusammenzubringen, um die Chancen der Digitalisierung in den ökologischen Wissenschaften zu nutzen und so die Beantwortung drängender gesellschaftlicher Fragestellungen zu ermöglichen. Daraus ergeben sich bzgl. Fragestellungen und Forschungsmethoden, Forschungsorganisation, Forschungspolitik und Ergebnisverwertung folgende Perspektiven:

1. Die Vernetzung von ökologischen Grundlagenwissenschaften mit automatisierter Bilderfassung und -erkennung (DCNNs) erlaubt “fachspezifische Quantensprünge” der automatisierten Bilddatenanalyse mit breiter ökologischer Anwendung.

2. Die bereits vorhandenen innovativen („cutting edge“) Methodenportfolios im Bereich der Graphischen Bildverarbeitung (DCNNs), Experimentellen Pflanzenökologie (In-situ Wurzelmonitoring), der Paläoökologie (Nicht-Pollen-Palynomorphen-Analyse, hochaufgelöstes Pollen-Density Dating), der Landschaftsökologie (hochaufgelöste Holzanatomie), der Naturschutzbiologie (Populationsmonitoring von Wildtieren), und der Biomathematik (graphentheoretische Bäume) werden im Sinne der Zielsetzung 1. zusammengebracht und weiterentwickelt.

3. Die von DIG-IT!  entwickelten Anwendungen und Algorithmen werden anderen Wissenschaftlern in MV zur Verfügung gestellt. Diese Katalysator- und Multiplikatorfunktion von DIG-IT!  wird bestehende Forschungsverbünde in MV vernetzten und erweitern.

4. DIG-IT!  wird durch die Bündelung relevanter Kompetenzen, die methodische Weiterentwicklung (2.), den personellen Ausbau, und die Intensivierung und Erweiterung der Kooperation (3.) der an Forschungsobjekt beteiligten Forschungseinrichtungen, im Land einen international sichtbaren, exzellenten Forschungsverbund schmieden, der maßgeblich zum Verständnis der Umwelt und ihrer Reaktionen auf Änderungen in Klima und Landnutzung beitragen wird.

5. Durch die Vernetzung mit und Erweiterung von bestehenden existierenden nationalen Verbundprojekten (WETSCAPES, RESPONSE) wird in MV das Potential zur Einwerbung großer Verbundprojekte auf Bundes- und internationaler Ebene weiterentwickelt und in idealer Weise methodisch ergänzt.

6. DIG-IT!  wird mittels Qualifizierungsprogramm und Wissenstransfer hochqualifizierte Arbeitsplätze und attraktive Beschäftigungsmöglichkeiten in MV schaffen. DIG-IT!  bildet “digitalkompetente” Ökologen aus, die den drängenden Zukunftsfragen mit zukunftsweisendem Methodenarsenal begegnen können.

7. Die entwickelten Methoden und Verfahren zur automatisierten Bildanalyse werden in vielfältiger Weise in den Markt transferiert werden. Dazu zählen in erster Linie digitale Tools für ökologische Dienstleister, wie für die direkte Erkennung unterschiedlicher Tier und Pflanzenarten, Habitate oder Biotope aus einer komplexen Kombination von Merkmalen (z.B. relevant bei der Genehmigung von On- oder Offshore-Windparks).