So funktioniert Pocket Botanist.

Artenabdeckung: 412.000

Die Zahl von 412.000 Arten ist die ungefähre Menge an Taxa, die das Bestimmungsmodell mit verlässlicher Genauigkeit erkennen kann. Dazu gehören alle großen Pflanzengruppen: Blütenpflanzen, Nadelhölzer, Farne, Moose, Flechten und Pilze.

Zum Vergleich: Das Standard-Nachschlagewerk für Gefäßpflanzen ist die World Checklist of Vascular Plants (WCVP), gepflegt von den Royal Botanic Gardens, Kew. Sie führt derzeit rund 350.000 anerkannte Arten auf. Unsere Abdeckung reicht über Gefäßpflanzen hinaus bis zu Pilzen und niederen Pflanzen und umfasst viele Synonyme, regionale Bezeichnungen und gartenbaulich wichtige Sorten. So ergibt sich die Gesamtzahl von rund 412.000.

Die Abdeckung ist dort am besten, wo die meisten Trainingsdaten vorliegen: bei gängigen Zimmerpflanzen, Garten- und Nutzpflanzen sowie der Flora der gemäßigten Zonen Nordamerikas und Europas. Bei seltenen tropischen Arten, erst kürzlich beschriebenen Taxa und regionaler Flora mit wenigen Online-Fotos wird die Treffsicherheit geringer.

Geschwindigkeit bei der Bestimmung

Die Angabe „rund eine Sekunde“ auf der Startseite bezieht sich auf die mittlere Dauer vom Auslösen der Kamera bis zur Anzeige des Ergebnisses, gemessen im regulären Betrieb über eine normale 4G- oder WLAN-Verbindung. Bei langsameren Verbindungen, sehr großen Fotos oder hoher Netzauslastung kann es einige Sekunden dauern. Offline (die Kamera und deine Sammlung funktionieren, aber das Bestimmen erfordert eine Internetverbindung) gilt diese Angabe nicht.

So setzt sich diese Sekunde zusammen: Foto auf dem Gerät skalieren und komprimieren (etwa 100 bis 200 ms), Upload zur Modell-API (je nach Netz 200 bis 500 ms), Auswertung durch das Modell (200 bis 400 ms) und Rückübertragung auf das Gerät (ähnlich wie beim Upload). Wir führen das Modell nicht auf dem Gerät aus; die Gründe dafür erklären wir weiter unten.

Treffsicherheit und Zuverlässigkeitswert

Pocket Botanist gibt bei jeder Bestimmung einen Zuverlässigkeitswert auf einer Skala von 0 bis 100 an. Die Zahl zeigt, wie sicher sich das Modell beim Hauptergebnis anhand des Fotos ist. Das ist keine strenge statistische Wahrscheinlichkeit, aber in der Praxis ein nützlicher Richtwert:

• 90 bis 100: sehr hohe Zuverlässigkeit. Die Art ist weit verbreitet, das Foto ist scharf und das Ergebnis stimmt fast immer.
• 70 bis 90: Hohe Sicherheit. Die Art ist in den Trainingsdaten gut vertreten und das Foto ist ordentlich. Trotzdem kann das Modell auf diesem Niveau fast identische Arten verwechseln.
• 50 bis 70: Mittlere Sicherheit. Entweder ist das Foto uneindeutig (einzelnes Blatt, schlechtes Licht, Teilansicht) oder die Art hat sehr ähnliche Doppelgänger. Wir zeigen das wahrscheinlichste Ergebnis zusammen mit möglichen Alternativen.
• Unter 50: Geringe Sicherheit. Das Modell liefert seine beste Schätzung und weist ausdrücklich darauf hin, dass es unsicher ist. Ehrlichkeit ist uns wichtiger als falsche Gewissheit.

Wir veröffentlichen keine pauschale Trefferquote in Prozent, weil der Wert stark von der Pflanze, dem Foto und den Bedingungen abhängt. Bei einem deutlichen Foto einer bekannten Zimmerpflanze bei gutem Licht ist die Trefferquote sehr hoch. Bei einem einzelnen Blatt einer Wildpflanze mit fast identischen Doppelgängern bei schlechtem Licht ist sie deutlich niedriger.

Referenztaxonomien

Pflanzennamen folgen nach Möglichkeit der World Checklist of Vascular Plants, mit der GBIF backbone taxonomy als zweiter Referenz. Bei gebräuchlichen Namen und regionalen Bezeichnungen stützen wir uns auf die Community-Taxonomie von iNaturalist. Wenn Taxonomien sich uneins sind (was vorkommt, besonders nach jüngsten Gattungsüberarbeitungen wie dem Wechsel von Sansevieria zu Dracaena), bevorzugen wir die neueste wissenschaftlich geprüfte Klassifikation und nennen den bisherigen Namen, falls er noch weit verbreitet ist.

So funktioniert die Diagnose

Die Diagnosefunktion nutzt dasselbe Modell mit einem anderen Prompt. Wir übergeben das Foto und knappen Kontext (die Art, falls bekannt) und lassen das Modell sichtbare Symptome erkennen, wahrscheinliche Ursachen nach Häufigkeit ordnen und zuerst die kleinstmögliche Maßnahme vorschlagen. Die Diagnose liefert eine verständliche Erklärung statt einer starren Antwort, da Pflanzenprobleme meist mehrere plausible Ursachen haben.

Das Prinzip der kleinstmöglichen Maßnahme ist Absicht: Man verschlimmert die Lage schnell, wenn man direkt zu Fungiziden greift oder umtopft, obwohl schon „weniger gießen“ oder „an einen helleren Ort stellen“ die Lösung wäre.

Warum das Modell auf einem Server läuft

Wir haben über ein Modell direkt auf dem Gerät nachgedacht. Direkt auf dem Gerät würde Bestimmung ohne Internet bedeuten, teils kürzere Wartezeiten und keinerlei Netzabhängigkeit. Es würde aber auch einen viel größeren App-Download bedeuten (ein brauchbares lokales Modell ist Hunderte Megabyte groß), geringere Genauigkeit (klein genug fürs Smartphone bedeutet weniger Trainingskapazität) und keine Möglichkeit, Verbesserungen ohne ein App-Update auszuliefern.

Wir haben uns aus demselben Grund für den Server entschieden wie die meisten Pflanzen-Apps: So können wir das beste verfügbare Modell nutzen, Verbesserungen täglich einspielen und die App schlank halten. Der Preis ist die kurze Datenübertragung über das Internet, der Gewinn die Abdeckung von rund 412.000 Arten.

Wenn wir falsch liegen

Wir machen Fehler. Der Prozentwert für die Sicherheit hilft dir, das zu erkennen, fängt aber nicht alles ab. War ein Ergebnis knapp, zeigt der Wissenschaft-Reiter eine Karte namens „Andere Möglichkeiten“ mit den nächstbesten Treffern und deren Werten. Du kannst jede davon öffnen. Bei einer eindeutigen Bestimmung gibt es diese Karte nicht, weil keine andere Art nah genug dran war. Einzelheiten zum Datenschutz findest du in unseren FAQ und der Privacy Policy.

Wann diese Seite aktualisiert wird

Wir aktualisieren diese Seite, sobald sich die Zahlen spürbar ändern. Wesentliche Änderungen bei Artenabdeckung, Geschwindigkeit oder Modellarchitektur werden hier mit Datum vermerkt. Tägliche Verbesserungen am Modell laufen kontinuierlich ein und werden nicht gesondert aufgeführt.

Quellen und Referenzen

1. Royal Botanic Gardens, Kew, "World Checklist of Vascular Plants." powo.science.kew.org
2. Global Biodiversity Information Facility, "GBIF backbone taxonomy." gbif.org
3. iNaturalist, "Curator guide: taxonomy." inaturalist.org