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Bioacoustic AI for wildlife protection

"The biodiversity crisis is coming into sharp focus. The BioacAI network will establish a vital modern evidence source for wildlife protection, by bringing the promise of AI-powered acoustic monitoring to fruition.Biodiversity los... ver más

31/08/2027

NATURALIS

Presupuesto desconocido

Líder del proyecto

STICHTING NATURALIS BIODIVERSITY CENTER No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-09-01

HORIZON-MSCA-2022-DN-01-01: MSCA Doctoral Networks 2022 Expected Outcome:Project results are expected to contribute to the following outcomes:

I+D

Cerrada

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

NATURALIS

Lider

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Duración del proyecto: 47 meses Fecha Inicio: 2023-09-01
Fecha Fin: 2027-08-31

Líder del proyecto

STICHTING NATURALIS BIODIVERSITY CENTER No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "The biodiversity crisis is coming into sharp focus. The BioacAI network will establish a vital modern evidence source for wildlife protection, by bringing the promise of AI-powered acoustic monitoring to fruition.Biodiversity loss is ranked as one of the top 5 global risks, both in impact and likelihood (World Economic Forum 2020, 2021, 2022). Continental-scale assessments warn of population declines in major taxa such as birds and insects. Yet data for monitoring biodiversity change remain incomplete - spatially, temporally and taxonomically. To stabilise biodiversity trends and assess ecosystem restoration interventions, it is crucial to monitor the world's wildlife better, faster, and to provide rapid intelligence that can enable us to manage these risks.Sound recording is a cheap, rapid and powerful way to monitor many key animal species, and modern machine learning can radically improve its scale and precision. However, there are two barriers: AI-enhanced tools for bioacoustic monitoring are at a low readiness level, with few end-to-end solutions available; and there is a big skills gap - no current training programme produces experts with skills spanning acoustics, artificial intelligence (AI) and zoology/ecology.The BioacAI doctoral network is designed to address exactly these issues. Our research programme develops new AI methods directly within the context of acoustic wildlife monitoring, using devices from leading European bioacoustics companies, in active wildlife monitoring deployments.Our training programme provides ""full stack"" bioacoustic AI skills and targeted research experience, to build the next generation of professionals - the people who innovate with technology to monitor and understand animals at unprecedented global scale and detail."

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