Stärken Sie Ihre Nahrungssuche mit Ofelia

Intelligente Nahrungssuche in Kürze verfügbar.

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Verbesserung der mobilen Offline-Artenerkennung durch KI-Innovation

Features

Offline-KI-Erkennung

Identifizieren Sie Arten überall – auch ohne Netzabdeckung.
Ofelia führt KI-Modelle mithilfe optimierter Inferenz direkt auf Ihrem Gerät aus und gewährleistet so eine sofortige, private und zuverlässige Erkennung im Feld.

Offline-Smart Guide

Entdecken Sie einen KI-gestützten Artenführer, der sich an Ihre Entdeckungen anpasst.
Jede Identifizierung gibt lokale Daten, Lebensraumtipps und ähnliche Arten frei – alles gespeichert und offline durchsuchbar.

Offline-Karten und Navigation

Finden Sie Ihren Weg auch tief im Wald.
Die Vektorkarten von Ofelia (basierend auf MBTiles) umfassen Gelände-, Landnutzungs- und Wasserebenen und sind mit GPS-Tracking offline voll funktionsfähig.

Wissenschaftlich verifizierte Daten

Alle Artendaten werden mit der Ungarischen Mykologischen Gesellschaft kreuzvalidiert und in die wissenschaftliche Datenbank OpenBioMaps integriert.
Dadurch wird sichergestellt, dass jede Anerkennung auf überprüften, kuratierten Informationen basiert – und so eine Brücke zwischen Bürgerwissenschaft und akademischer Forschung schlägt.

Einführung – OFELIA

OFELIA (Offline Forage Expert and Life Identification Assistant) ist eine mehrsprachige mobile Anwendung, die die Offline-Erkennung von Pilzen, Pflanzen und Tieren in der Natur ermöglicht.

Die Idee entstand aus einer einfachen Beobachtung: Im Gelände ist der Internetzugang oft nicht verfügbar, doch eine korrekte Bestimmung von Arten kann entscheidend sein – für Sicherheit, Forschung und nachhaltige Ressourcennutzung.

Durch die Kombination von lokaler künstlicher Intelligenz, Echtzeit-Bilderkennung und einem konversationalen Assistenten befähigt OFELIA Wanderer, Sammler, Forscher und Feldfachleute, jederzeit und überall fundierte Entscheidungen zu treffen.

Das Projekt hat seinen Ursprung in Ungarn und wird in Zusammenarbeit mit professionellen Partnern entwickelt, darunter die Ungarische Mykologische Gesellschaft und die OpenBioMaps-Forschungsgemeinschaft. Die langfristige Vision besteht darin, dass OFELIA zu einem weltweit anerkannten Entscheidungshilfesystem für den Feldeinsatz wird.

Problemstellung

Jedes Jahr ereignen sich zahlreiche Vergiftungsfälle durch die Verwechslung von Pilzen und Pflanzen – die meisten davon könnten mit geeigneten Erkennungstools verhindert werden. Viele Arten ähneln sich stark, und selbst Experten stützen sich auf kleinste morphologische Unterschiede.

Bestehende mobile Anwendungen sind entweder auf eine dauerhafte Internetverbindung angewiesen oder bieten nicht die erforderliche Präzision für eine verlässliche Bestimmung im Gelände. In Feld-, militärischen oder Notsituationen sind Geschwindigkeit und Genauigkeit jedoch oft sicherheitsrelevant.

Darüber hinaus benötigen Laien klare, verständliche Antworten, während Forschende Werkzeuge brauchen, die strukturierte, interoperable Daten erfassen und mit bestehenden ökologischen Datenbanken kompatibel sind.

Derzeit existiert keine umfassende Offline-Lösung, die diese Nutzergruppen verbindet – eine Lücke, die OFELIA schließen soll.

Über zivile und wissenschaftliche Anwendungen hinaus stellt das Fehlen zuverlässiger Offline-Erkennungssysteme eine strategische Verwundbarkeit dar. In Krisen- oder Notfallsituationen könnte der Zugang zu einem autonomen Feld-Identifikationssystem die öffentliche Sicherheit, Umweltüberwachung und nationale Resilienz unterstützen.

Wir sind der Überzeugung, dass ein solches System Teil der nationalen Schutz- und Verteidigungsinfrastruktur sein sollte, um Bürgerinnen, Bürgern und Fachkräften auch bei gestörter Kommunikation zur Verfügung zu stehen.

Ziele

Bereitstellung präziser Offline-Arterkennung auch in abgelegenen Gebieten.
Modulare Modellpakete, damit Nutzer selbst wählen können, welche Taxa sie herunterladen.
Echtzeitergebnisse durch optimierte KI-Inference im ONNX-Format.
Unterstützung von Bürgersicherheit, Biodiversitätsforschung und Feldeinsätzen in kritischen Umgebungen.
Integration von Bestimmungsdaten in OpenBioMaps und andere offene ökologische Datenbanken.
Entwicklung hin zu LLM-basierten intelligenten Agenten für kontextbezogene Interaktion und Wissenserschließung.
Beitrag zu Umweltbildung und nachhaltiger Forstwirtschaft.
Etablierung von OFELIA als Bestandteil der nationalen Zivil- und Katastrophenschutzinfrastruktur, damit Bürger und Einsatzkräfte auch bei Netz- oder Stromausfällen auf zuverlässige Artenerkennung und ökologische Daten zugreifen können.

Lösung

OFELIA ist ein hybrides, KI-gestütztes System, das fortschrittliche Erkennungsmodelle mit einer intuitiven, mehrsprachigen mobilen Benutzeroberfläche kombiniert und so einen breiten internationalen Nutzerkreis anspricht.

Die Anwendung ermöglicht es, einen Pilz, eine Pflanze oder ein Tier zu fotografieren und innerhalb von Sekunden eine Identifikation zu erhalten – auch ohne Internetverbindung. Ein geplanter Chat-Assistent erlaubt es den Nutzern, Rückfragen zu stellen und kontextbezogene Erklärungen zu erhalten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Klassifikatoren nutzt OFELIA einen „Human-in-the-Loop“-Ansatz: Die KI kann gezielte Fragen stellen (z. B. Sporenabdruckfarbe, Lamellenansatz, Stielform), um die Entscheidung zu verfeinern.

Dieser interaktive Prozess verbindet menschliche Intuition mit maschineller Präzision und erhöht die Zuverlässigkeit erheblich.

Der Offline-Betrieb gewährleistet volle Nutzbarkeit auch in abgelegenen, datenarmen oder einsatzkritischen Umgebungen.

Technologie

Die Architektur von OFELIA ist modular, skalierbar und serverlos – sie garantiert Datenschutz und Ausfallsicherheit.

Alle KI-Berechnungen erfolgen lokal auf dem Gerät, es werden keine Nutzerdaten an externe Server übermittelt.

Der aktuelle Prototyp nutzt ONNX-basierte Computer-Vision-Modelle, darunter einen YOLOv11n-CLS-Klassifikator, der auf einem iPhone 15 Pro Vorhersagen in 40–45 ms liefert (und in der nativen Implementierung unter 2 ms).

In Phase 1 verwendet OFELIA einen serverlosen Datenfluss, bei dem Nutzerdaten direkt an das OpenBioMaps-System übertragen werden, um die Kompatibilität mit nationalen Biodiversitätsdatenbanken sicherzustellen.

Die Anwendung Conservation Officer greift auf aggregierte Datensätze aus OpenBioMaps zu, um Umweltüberwachung und datenbasierte Schutzentscheidungen zu unterstützen.

Nach dem anfänglichen PWA-Prototyp werden native iOS- und Android-Anwendungen bereits in Phase 1 bereitgestellt – mit verbesserter Leistung, vollständiger Offline-Funktionalität und tiefer Integration von Gerätesensoren und KI-Inference-Engines.

Die Architektur ist darauf ausgelegt, zukünftige LLM-Integration zu unterstützen und agentische KI-Funktionen wie logisches Schlussfolgern, Dialog und Aufgabenautomatisierung zu ermöglichen.

Von Beginn an wurde OFELIA für einfache Erweiterbarkeit mit neuen Artengruppen und Modulen konzipiert. Energieeffizienz ist ein zentrales Designprinzip: Die Modelle werden durch Quantisierung und beschleunigte Inferenz optimiert, um den Stromverbrauch zu minimieren, ohne an Genauigkeit zu verlieren.

Offene Wissenschaft & Zusammenarbeit

Alle Trainingsdatensätze und KI-Modelle basieren auf offenen Lizenzen (CC-BY / CC-BY-SA), was Transparenz, Reproduzierbarkeit und ethische Datennutzung gewährleistet.

OFELIA trägt aktiv zum Open-Science-Ökosystem bei, fördert grenzüberschreitende Zusammenarbeit und die Beteiligung von Bürgerwissenschaftlern an der Biodiversitätsüberwachung. Das System ist mit öffentlichen APIs und offenen Dateninfrastrukturen wie OpenBioMaps, GBIF und iNaturalist kompatibel.

Partnerschaften mit wissenschaftlichen und Naturschutzorganisationen stellen sowohl die ökologische Genauigkeit als auch die praktische Anwendbarkeit sicher.

Our Vision

Unsere Vision

Unsere Vision ist es, jedem die Möglichkeit zu geben, die Natur intelligent zu erkunden, auch offline. Durch die Kombination modernster KI-Erkennung mit fortschrittlichen Kartierungs- und Beobachtungstools verwandelt Ofelia jeden Waldspaziergang in ein wissenschaftliches Abenteuer.

Wir stellen uns eine Welt vor, in der die Identifizierung von Pilzen, Pflanzen oder natürlichen Merkmalen schnell, präzise und lehrreich ist. Ofelias Ziel ist es, ein vernetztes Ökosystem von Forschern aufzubauen, die verifiziertes Wissen teilen, unterstützt durch transparente und ethische KI-Modelle.

Ofelia wurde für Zuverlässigkeit in der realen Welt entwickelt und funktioniert auch in abgelegenen Gebieten reibungslos. So wird sichergestellt, dass die Technologie das direkte Naturerlebnis verbessert, anstatt es zu ersetzen. Durch kontinuierliche Innovation wollen wir Umweltbewusstsein für alle zugänglich machen – indem wir alltägliche Beobachtungen in kollektive Intelligenz verwandeln, die zum Schutz der Artenvielfalt beiträgt und unser Verständnis der lebenden Welt vertieft.

Ofelia ist mehr als ein Feldführer – sie ist eine Brücke zwischen menschlicher Neugier und künstlicher Intelligenz.