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KI macht Jagd auf Borkenkäfer

Das Projekt «Smartbeetle» hat ein klares Ziel: wirksamere und umweltfreundlichere Lockstoffe für den Borkenkäfer. Die Partner aus Österreich und Tschechien lassen sich bei der Entwicklung auch von künstlicher Intelligenz unterstützen.

In Mitteleuropa haben steigende Temperaturen und veränderte Niederschlagsmuster zu extremer Dürre geführt. Das belastet die Wälder. Gleichzeitig begünstigten diese Bedingungen die Vermehrung des Borkenkäfers (Ips typographus). Ein massives Waldsterben in Österreich und Tschechien ist die Folge.

Grenzen für bekannte Methoden

«Die heimische Holzwirtschaft steht durch den vermehrten Borkenkäferbefall vor grossen Herausforderungen. Mit neuen Ansätzen wollen wir die Gesundheit unserer Wälder langfristig sichern», sagt Klara Stadler, Projektmanagerin im Building Innovation Cluster der oberösterreichischen Standortagentur Business Upper Austria.

Die aktuelle Lösung basiert auf dem rechtzeitigen Suchen und Entfernen befallener Bäume. Weitere Methoden – beispielsweise der Einsatz von Pestiziden oder Fangfallen – gelten als Ergänzung oder Überwachung der Situation, sind unter den neuen Bedingungen allerdings nicht wirksam genug. Ein Grund dafür ist die mangelnde Weiterentwicklung von Pheromonen. Seit Jahrzehnten wird derselbe Lockstoff Pheroprax A verwendet.

KI wirkt als Booster

Das Projektteam von «Smartbeetle» (Smell-based Molecular Artificial Intelligence to Fight Bark Beetle) will 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 auch der Einsatz von Pestiziden verringert werden.

«Künstliche Intelligenz wirkt als Booster für die Entwicklung von Pheromonfallen, indem sie Vorhersagemodelle für Rezeptor-Liganden-Interaktionen bereitstellt. 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», erklärt Manuela Geiss, Senior Researcher Data Science beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

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