Amber - AI monitoring device
Levin Budihardjo Welim & Emma Rahe | Hochschule für Gestaltung Schwäbisch Gmünd
„Amber“ ist ein KI-gestütztes, nicht invasives Gerät zur Früherkennung von Borkenkäferbefall. Es wird am Baum angebracht und zeichnet Umgebungsgeräusche auf, um Käferfraß im Sommer und Spechtaktivität im Winter zu erkennen. Die Sichtbarmachung saisonaler Indikatoren verschafft Förstern die entscheidende Zeit, um befallene Bäume zu entfernen und so eine Ausbreitung sowie großflächige Waldschäden zu verhindern. Modernste Technologie kombiniert mit Bioakustik wirken dem Klimawandel entgegen.
Preisträger 2025 in der Kategorie »Nachwuchs«»Amber ist ein KI-gestütztes Überwachungssystem, das Borkenkäferbefall akustisch erkennt, bevor sichtbare Schäden entstehen. Gefertigt aus ligninbasiertem Biokunststoff, ist das Gerät durchdacht gestaltet, leicht anzubringen, wartungsarm und ressourcenschonend. Dieser innovative Ansatz verschafft Förstern wertvolle Reaktionszeit und trägt zum Erhalt gesunder Wälder bei.«
Paula Raché
3 Fragen an Levin Budihardjo Welim und Emma Rahe
Was war der Ausgangspunkt für "Amber AI"?
Die letzten Jahre hatte die KI-Entwicklung einen enormen Hype bekommen, was zu immer mehr Diskussionen und Tools im Bereich Design geführt hat. Da es allerdings viele konträre Meinungen zu diesem Thema gibt, haben wir uns selbst die Frage gestellt, wie KI uns im Produktdesign helfen kann, und zwar nicht nur beim Gestalten, sondern vor allem in konkreten Lösungsansätzen. Das war dann der Startpunkt um uns tiefergehend erst theoretisch, und dann praktisch mit der Materie zu beschäftigen.
Gab es ein besonderes Erfolgserlebnis im Entwicklungsprozess? Welche Herausforderungen galt es zu meistern?
Eine große Herausforderung im Projekt war unser anfangs geringes Fachwissen über Wälder und den Försterberuf, weshalb wir schon früh mit den lokalen Förstern in Schwäbisch Gmünd zusammengearbeitet haben. Es war super spannend für uns so viel Praktisches über dieses Themengebiet zu lernen, weshalb wir das Projekt auch so realitätsnah entwickeln konnten. Am besten war dann das Gefühl, als wir nach unserem Recherche-Teil einen passenden Lösungsansatz gefunden haben, welches dann die Borkenkäfer-Früherkennung mithilfe von Vibrationsmessung und Geräuscherkennung war. Dabei war es im Verlauf des Projektes besonders erfüllend zu sehen, dass unser technologisches Prinzip bei den Feld-Tests tatsächlich auch funktioniert hat. Ein weiteres Highlight war natürlich auch der Rauhaardackel vom Förster-Team, der uns während der Arbeit motiviert hat!
Was ist die nächste Etappe für Ihr Projekt auf dem Weg in die Zukunft?
Wir haben im Anschluss an die Thesis weiter am Thema KI gearbeitet. In Zusammenarbeit mit dem AI+D Lab der HfG Schwäbisch Gmünd veröffentlichen wir derzeit ein Paper, das den methodischen Aufbau unseres Projekts beleuchtet und das Arbeiten mit KI für Designer zugänglicher machen soll. Eine Weiterentwicklung von Amber wäre sehr wünschenswert, ist aktuell aufgrund von Masterstudien und Arbeit jedoch nicht geplant. Sollte sich die Möglichkeit ergeben, treiben wir Amber gerne weiter voran, denn die Borkenkäfer-Erkennung ist entscheidend, um die Resilienz unserer Wälder im Klimaschutz zu stärken. Wir hoffen, dass unsere Arbeit Synergien schafft, die dieses Thema voranbringen und technologisches Potenzial zum Schutz der Umwelt aufzeigen.
