Künstliche Intelligenz in der Umweltbeobachtung und Berichterstattung: Innovation und Verantwortung
Das Bundesamt für Umwelt (BAFU) und der Umweltrat EOBC freuen sich darauf, Sie zur 10. Umweltbeobachtungskonferenz vom 27./28. November 2025 in Bern/Schweiz begrüssen zu dürfen.
Künstliche Intelligenz bietet faszinierende Möglichkeiten, die Welt der Umweltbeobachtung und Umweltkommunikation zu revolutionieren. Doch welche Erfahrungen in der Praxis haben wir schon und wie können wir diese Technologie auch für die großen Herausforderungen verantwortungsvoll einsetzen?
Diskutieren Sie mit uns!
Erfahren Sie, wie KI heute bereits die Erhebung und Analyse von Umweltdaten sowie deren Kommunikation transformiert und welche innovativen Ansätze uns in Zukunft erwarten. Beleuchten Sie mit Expertinnen und Experten die sozial-ökologischen Herausforderungen sowie die notwendigen regulatorischen Perspektiven aus Sicht des Umwelt- und Naturschutzes.
Was erwartet Sie?
Inspirierende Inputvorträge zu gesellschaftlicher Relevanz und Verantwortung, rechtlichen, ethischen und sozialen Aspekten sowie zur Datenanalyse und Ergebniskommunikation
Ein «Marktplatz» mit zukunftsweisenden Projekten und Tools für konkrete KI-Anwendungen für den Umweltbereich (von der Erhebung bis hin zur Kommunikation von Daten).
Eine spannende Paneldiskussion, bei der Sie Ihre Perspektiven für die kleinen und großen Herausforderungen einbringen können.
Was nehmen Sie mit?
Praktische Einblicke und Erfahrungen aus erster Hand zu innovativen KI-Anwendungen.
Wertvolle Kontakte zu Fachleuten aus Wissenschaft, Verwaltung, Medien und KI.
Neue Impulse und Inspiration für Ihre eigene Arbeit und künftige neue KI-Projekte.
Lassen Sie uns gemeinsam die Chancen und Herausforderungen von KI für eine nachhaltige Zukunft erkunden!
Tagesprogramm - Donnerstag 27.11.2025
Tagesprogramm - Freitag 28.11.2025
Marktplatz
Insgesamt können Sie 6 Projekte kennenlernen. 3 davon wählen Sie selber aus, über die anderen 3 entscheidet die KI. Nachfolgend finden Sie die Kurzbeschreibungen der Projekte. Merken Sie sich Ihre Favoriten.
Mit dem Biodiversitäts-Dashboard können Nutzerinnen und Nutzer die schweizweite Verbreitung von Tausenden von Arten simulieren und analysieren. Dank Citizen Science-Daten und Deep-Learning-Technologien werden saisonale Unterschiede und lokale Verbreitungsmuster abgebildet, sodass Interessierte die Wahrscheinlichkeit bestimmter Artenbeobachtungen oder deren saisonale Veränderung für ausgewählte Regionen untersuchen können. Zudem bieten wir statische Karten zu bedeutenden Biodiversitätsmustern, wie etwa potenziell dominierende Waldbaumarten. Künftig könnten noch weitere Artengruppen in diese Plattform integriert werden.
Das EBOVE-Projekt entwickelt ein Verfahren zur hochaufgelösten Messung der Bodenversiegelung in Nordrhein-Westfalen (NRW). Mithilfe eines Segmentierungsmodells werden verzerrungsfreie Digitale Orthophotos zur Erfassung versiegelter Flächen genutzt. Das Ergebnis ist eine präzise Bodenversiegelungs-Karte mit einer Auflösung von 50 cm, die regelmäßig aktualisiert und als OpenData zur Verfügung gestellt wird. Über den Klimaatlas NRW können Teilnehmende die Daten interaktiv erkunden und die Auswirkungen höherer Auflösungen (50 cm vs. 10 m) vergleichen. Diese Daten unterstützen unter anderem die Klimaanpassung und können vielseitig genutzt werden.
Der innovative digitale Assistent unterstützt Mitarbeitende des BAFU mit generativer KI und der RAG-Technologie. Durch die Verknüpfung interner und externer Datenquellen hilft das System bei der Bearbeitung komplexer Anfragen, Bildanalyse und Dokumentenauswertung. Teilnehmende können in einer Live-Demo Fragen stellen, Bilder oder Berichte analysieren lassen und so erleben, wie diese Technologie die Arbeitsprozesse im Umweltbereich effizienter gestaltet.
This study explores using UAVs for automated broad-leaved dock detection to improve weed management. By employing RGB imaging and deep learning, we identify optimal flight settings with a DJI Matrice 300, balancing image quality and efficiency. Our approach minimizes pesticide use, reduces labor, and supports sustainable agriculture, with potential for real-time detection on conveyor belts or other systems.
UBAir ist ein benutzerfreundliches Open-Source-Tool, das den Einfluss externer Faktoren wie Umweltzonen und Witterungsverhältnisse auf die Luftqualität analysiert. Mit KI-unterstützten Modellvergleichen basierend auf Messdaten bietet es eine transparente Grundlage für politische Beratung. Ein interaktiver Demonstrator ermöglicht es den Teilnehmenden, auf einer Deutschlandkarte verschiedene Ereignisse (z. B. 9€-Ticket, Umweltzonen) auszuwählen, deren zeitlichen Verlauf zu visualisieren und die statistischen Ergebnisse zu vergleichen. UBAir bietet so ein leistungsstarkes Instrument zur Evaluation von Luftreinhalte-Maßnahmen.
This project explores how AI can combine quantitative and qualitative data in olfactory research to provide a holistic understanding of scent perception. The system interprets raw data—such as images or verbal descriptions—by finding correlations with chemical databases of odorants. Using multidimensional analysis, it maps the results onto a 2D plane, making the complex relationship between measurable and perceived scents visually accessible. Though initially focused on olfactory data, the system's flexible design can be adapted to a variety of research fields where objective and subjective data must be integrated.
Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie wurde ein Prototyp entwickelt, der das Internet nach illegalen Verkaufsanzeigen exotischer Tiere durchsucht. Mithilfe von Bild- und Texterkennungstechniken werden potenziell illegale Anzeigen für geschützte Tierarten effizient identifiziert. Bei einer Analyse von über 50.000 Anzeigen wurden mehr als 1.000 verschiedene geschützte Arten aufgedeckt. Das Tool könnte einen bedeutenden Beitrag zur Bekämpfung des illegalen Online-Artenhandels leisten. Perspektivisch soll es auch international in Zusammenarbeit mit Organisationen wie Interpol und CITES eingesetzt werden. In einer Live-Demo können Teilnehmende das Tool selbst ausprobieren.
AI causes tremendous harm to society and the planet. How can we better understand the costs of this industry? How can we shift our technological realities to desired futures? Ashkin Oak is a prototype for a master’s thesis which explores these questions through a tabletop role playing game. The game takes place in a small community threatened by an expanding AI data centre, where players take on the role of key stakeholders and are challenged to find an amicable way forward together. Guests are invited to play, discuss their experiences, and collaboratively make edits to the prototype.
Das Projekt «BirdNET» widmet sich seit acht Jahren der KI-gestützten Bioakustik im Bereich des Umweltmonitorings. Im Rahmen des Projektes sind quelloffene und frei verfügbare (Software) Werkzeuge entstanden, die inzwischen breiten Einsatz in der Erfassung von Vögeln und anderen taxonomischen Gruppen finden. Dieser Marktstand gibt einen Einblick in die technischen Errungenschaften des Projekts und demonstriert die Funktionsweise der entwickelten KI.
Living Switzerland monitors climate change impacts by building a Digital Twin of the environment using satellite data and AI. Since 2018, it delivers 10 m resolution land cover maps and time series analyses to track changes in ecosystems, soil, and vegetation—crucial for conservation, planning, and policy. Developed at the University of Geneva, it combines global classifications and national data, validated via high-res imagery and the Earthtrack app. With open-access, quality data and global scalability, Living Switzerland helps strengthen resilience to climate change. Includes an oral presentation and a live demo.
Können Maschinen denken? Noch nicht – aber schreiben, recherchieren und Podcasts einsprechen können sie inzwischen ganz ordentlich. In diesem 30-Minuten-Crashkurs vergleichen wir die drei grossen KI-Helfer ChatGPT, Neuroflash und Perplexity: Wer plaudert am klügsten, wer zitiert am besten, und wer weiss, wann Schluss ist? Danach basteln wir gemeinsam an effektiven Prompt-Ketten – denn: Wer richtig fragt, bekommt auch brauchbare Antworten. Nicht zuletzt übernehmen Tools wie Commentron oder Google Notebook uns viel Arbeit ab. Ideal für alle, die mit weniger Aufwand mehr Wirkung erzielen wollen.
Mit dem Machine-Learning-Algorithmus XGBoost wurden die Datenlücken von über 60 Luftmessstationen in Deutschland für den Zeitraum 2009-2021 geschlossen, um die Phytotoxic Ozone Dose (POD) zu berechnen. Diese Metrik quantifiziert das Ozonrisiko für die Vegetation und hilft, die Belastung von Pflanzen durch bodennahes Ozon besser abzuschätzen. Die vervollständigten Zeitreihen bieten entscheidende Einblicke in die Auswirkungen von Ozon auf Ökosysteme und unterstützen das Ökosystemmonitoring gemäss der NEC-Richtlinie. Am Marktstand können die Zeitreihen für Ozon und Temperatur per Shiny-App interaktiv exploriert und auf Stationsebene miteinander verglichen werden. Dabei werden jeweils die gefüllten Lücken, Vegetationsperioden und Belastungsspitzen angezeigt.
Seit 2022 unterstützt erstmals KI die Erstellung einer öffentlichen Statistik in der Schweiz: Das Deep-Learning-Tool ADELE automatisiert Teile der arbeitsintensiven Luftbild-Interpretationen der Arealstatistik. Diese liefert detaillierte Informationen zur Bodennutzung und -bedeckung sowie deren Veränderungen über die Zeit. Im Projekt werden die theoretischen Grundlagen der Bildanalyse anschaulich erklärt und die praktische Anwendung auf Luftbilder demonstriert. Teilnehmende können selbst Luftbilder klassifizieren, die Ergebnisse mit KI-Vorhersagen und Expertenschätzungen vergleichen und so die Chancen moderner KI-Methoden in der Statistikproduktion erleben.
Mit QTrees wurde ein KI-gestütztes Vorhersagemodell entwickelt, das den Wasserbedarf der rund 800.000 Berliner Stadtbäume tagesaktuell berechnet. Basierend auf Daten zu Wetter, Standort, Baumart und Bodenfeuchte unterstützt das System Grünflächenämter bei einer gezielten und ressourcenschonenden Bewässerung. Ergänzt wird es durch ein Verwaltungs-Dashboard und die App Baumblick, die Bürgerinnen und Bürgern Einblicke in den Zustand der Stadtbäume gibt und für deren ökologische Bedeutung sensibilisiert. QTrees verbindet praktische Klimaanpassung mit der Frage, wie Technologie ökologische Zusammenhänge sichtbar machen kann. Live-Demo und interaktives Quiz laden zum Mitmachen ein.
Programm folgt.
Anura-League ist ein standortbasiertes Handyspiel mit Sammelkarten-Elementen, das die Generation Z für Biodiversität begeistert. Spielerinnen und Spieler entdecken Pflanzen und Tiere in ihrer Umgebung durch KI-Bilderkennung und Augmented Reality, sammeln Daten und erstellen digitale Sammelkarten. Sie können sich mit Freunden messen und die Biodiversität ihres eigenen Gartens oder Balkons fördern. Besonders für 12- bis 19-Jährige in städtischen Gebieten, die wenig Bezug zur Natur haben, bietet das Spiel eine unterhaltsame Möglichkeit, den Naturschutz spielerisch zu erleben. Live-Demo und Prototypen zum Ausprobieren stehen bereit!
SpeciesID revolutioniert die Artenbestimmung vor Ort mit modernster Computer Vision-Technologie. Nutzerinnen und Nutzer können mit nur 1-5 Fotos Arten identifizieren, wobei die Bestimmungen durch hochauflösende Verbreitungsmodelle weiter präzisiert werden. Tools wie FlorID für Gefässpflanzen, LepidoID für Schmetterlinge, sowie in Entwicklung befindliche Anwendungen wie NightID (Nachtfalter) und FunKI (Pilze), bieten eine präzise und schnelle Identifikation. Diese Tools unterstützen Citizen Scientists und sorgen für automatische Qualitätskontrollen von Biodiversitätsdatenbanken. Tablets und Laptops bieten vor Ort Zugang und Teilnehmende können ihre eigenen Fotos zur Bestimmung einreichen.
MeteoSchweiz betreibt seit 2023 das erste nationale Pollenmessnetz, das dank KI in Echtzeit einzelne Pollenarten identifiziert. An 16 Standorten werden Pollenflüge gemessen und in das Wettermodell integriert, um eine präzise Prognose für Allergiker zu liefern. Diese Echtzeit-Daten sind eine wertvolle Hilfe für die Vorbeugung und Behandlung von Pollenallergien. Parallel dazu fördert MeteoSchweiz das EUMETNET AutoPollen-Programm für eine europaweite Weiterentwicklung. Besondere Highlights: Live-Beobachtungen von Lufftteilchen Hologrammen und die Vorstellung innovativer KI-Methoden sowie 3D-gedruckter Pollenmodelle.
Im Rahmen dieses Projekts werden die Lebensräume von Waldindikatorvögeln in Deutschland modelliert, um schützenswerte Gebiete zur Förderung der biologischen Vielfalt zu identifizieren. Dabei kommen fortschrittliche KI-Methoden wie Reinforcement Learning und Explainable AI (XAI) zum Einsatz. Die Modelle kombinieren frei verfügbare Daten aus Satelliten-, Reanalyse-, Citizen Science- und Geodatenarchiven, um robuste, anpassbare Werkzeuge zu schaffen. Das Tool hat nicht nur Potenzial für die Biodiversitätsförderung in Deutschland, sondern kann auch in anderen EU-Ländern sowie in Bereichen wie Regional- und Umweltplanung angewendet werden.
PastPhone bietet einen einzigartigen, spielerischen Zugang zu Umwelt- und Klimathemen durch simulierte Gespräche mit Tieren und Pflanzen. Teilnehmende können erfahren, wie verschiedene Lebensformen unter dem Klimawandel leiden – nicht durch Schuldzuweisungen, sondern durch den Aufbau einer emotionalen Verbindung zur Natur. Das Projekt nutzt KI, um ökologisches Wissen auf eine zugängliche Weise zu vermitteln und regt zu Diskussionen über den verantwortungsvollen Umgang mit Technologien an. Teilnehmende erhalten einen vertieften Einblick in das Projekt und wirken an einer Diskussion über den Einsatz von KI in Klimafragen mit.
Im Projekt Code of Conduct Demokratische KI entwickeln über 40 Organisationen eine gemeinsame Selbstverpflichtung für den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Zivilgesellschaft. Ziel ist es, gemeinwohlorientierte Organisationen zu befähigen, KI reflektiert zu nutzen und die Zusammenarbeit zu stärken. In vier Workshops entsteht bis 2025 ein Orientierungsrahmen, ergänzt durch White Paper mit praxisnahen Empfehlungen im Einklang mit Werten wie Freiheit, Gerechtigkeit und Solidarität. Teilnehmende erhalten Einblicke in den Code of Conduct, diskutieren eigene Prinzipien und tauschen sich über Chancen und Spannungsfelder beim Einsatz von KI aus.
Programm folgt.
Weiterführende Informationen
Zielgruppe
Umweltfachleute (Umweltagenturen und Forschungsinstitutionen), Kommunikationsfachleute (Behörden, NGOs), Medienschaffende, Datenbeauftragte und KI-Expert*innen, staatliche Akteure (Policy Maker), weitere potentielle Multiplikatoren.
Veranstaltungssprache
Deutsch
Veranstaltungsort
Eventfabrik, Fabrikstrasse 12, 3012 Bern/CH
PostAuto-Linie 101 ab dem Bahnhof Bern (Einsteigemöglichkeiten Postauto-Station oder Schanzenstrasse) in 6 Minuten erreichbar (Haltestelle Güterbahnhof).
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Wir bitten Sie die nachfolgenden Fragen zu beantworten. Wir werden Ihre Rückmeldungen für die Konferenz auswerten, möchten jedoch an dieser Stelle nicht zu viel verraten. Lassen Sie sich überraschen!
Zweck der Verarbeitung:
Im Rahmen der Veranstaltung Umweltbeobachtungskonferenz 2025 am 27./28.11.2025 werden Foto- und Videoaufnahmen erstellt. Diese werden für folgende Zwecke genutzt:
Vorübergehende oder dauerhafte Verwendung des Bild-, Video- und Tonmaterials im nicht öffentlich zugänglichen Intranet des BAFU zum Zwecke der Berichterstattung und Dokumentation über Aktivitäten des BAFU;
Verwendung des Bild-, Video- und Tonmaterials in zur Öffentlichkeitsarbeit hergestellten Druckerzeugnissen (z.B. Konferenzbericht) des BAFU zum Zwecke der Berichterstattung und Dokumentation über Aktivitäten des BAFU im Rahmen der räumlich unbeschränkten behördlichen Öffentlichkeitsarbeit;
Vorübergehende oder dauerhafte Veröffentlichung des Bild-, Video- und Tonmaterials auf der öffentlich zugänglichen Internetseite des BAFU zum Zwecke der Berichterstattung und Dokumentation über Aktivitäten des BAFU im Rahmen der räumlich unbeschränkten behördlichen Öffentlichkeitsarbeit;
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