// BirdRecorder: Vermeidung von Kollisionen geschützter Vögel mit Windenergieanlagen
Windenergieanlagen können eine Gefahr für Vögel und Fledermäuse darstellen und somit wächst mit dem Ausbau der Windenergie auch das Konfliktpotenzial zwischen Klima- und Artenschutz. Die mögliche Gefährdung geschützter Vogelarten, deren Reviere sich in der Nähe der Anlagenstandorte befinden, stellt immer häufiger ein gravierendes Hindernis für die Genehmigung von Windenergieanlagen dar. Maßnahmen zur Senkung des Kollisionsrisikos rücken daher verstärkt in den Fokus. Diese reichen von der speziellen Gestaltung der Anlagenumgebung, die Ausweisung von Ablenkflächen über feste Abschaltzeiten bis zur Entwicklung neuartiger technischer Systeme, die Vögel im direkten Umfeld von Windkraftanlagen detektieren. Dadurch lassen sich geeignete Maßnahmen wie automatischer Anlagenstopp oder -drosselung zum Schutz von einzelnen Individuen einleiten.
In diesem Kontext entwickeln die ZSW-Wissenschaftler einen BirdRecorder, der unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen anfliegende Vögel frühzeitig erkennt, die Vogelart bestimmt sowie die voraussichtliche Flugroute errechnet, so dass Windenergieanlagen rechtzeitig abschaltet werden können. Die KI-Experten des ZSW haben am Standort des Windenergietestfelds bisher mehr als 10 Millionen Bilder von Objekten im Luftraum aufgenommen und mit Hilfe von Maschinellen Lernverfahren ausgewertet.
Ziel des Projektes ist es, Artenschutz und Klimaschutz bei der Nutzung von Windenergie miteinander in Einklang zu bringen. Das Forschungsvorhaben ist Teil der „Umsetzung der Naturschutzforschung im Windtestfeld an Land (NatForWINSENT II)“ und wird vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit und vom Bundesamt für Naturschutz gefördert.
