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Forschung

Künstliche Intelligenz für die Honiganalyse?

Artenreiche Bergwiese in den Westkarpaten in Rumänien – von hier stammen die Pollenproben.

Bisher gilt in der Pollenanalyse die Mikrosko- pie der zehn bis 180 Mikrometer kleinen Pollenkörner als Goldstandard. Doch das Verfahren ist sehr aufwendig. „Man hat einen wahnsinnigen Zeitaufwand, wenn jemand Pollen oder Phytoplankton am Mikroskop bestimmt, und zudem gibt es dabei auch eine gewisse Subjektivität“, sagt Susanne Dunker, Leiterin der Arbeitsgruppe bildbasierte Zytometrie am Umweltforschungszentrum Leipzig und dem Biodiversitätszentrum iDiv. Schon lange bemühen sich deshalb Forscher darum, das Verfahren zu automatisieren. Jetzt ist das mit Hilfe von Hightech und künstlicher Intelligenz (KI) in greifbare Nähe gerückt.

Der Biologin Dr. Susanne Dunker und ihrem Team war es gelungen, durch die Kombination von Hochdurchsatz-Zytometrie und Deep Learning eine Methode zur automatisierten Bestimmung und Zählung von Phytoplankton zu entwickeln. „Das hat so gut funktioniert, da haben wir gesagt, lass uns probieren, wie weit wir mit Pollen kommen“, erzählt Prof. Patrick Mäder, Informatiker an der TU Ilmenau, verantwortlich für die Entwicklung der Analysemethodik.

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