Artsorakelet i ny versjon – lettere å bruke
Ny versjon av appen Artsorakel er nettopp lansert. Med nytt utseende og funksjon skal appen være mer brukervennlig og gi bedre data.
Innhold
– Lanseringen har gått uten nevneverdige problemer. Det blir spennende å se hvordan ny funksjonalitet og grensesnitt påvirker bruk av Artsorakel denne feltsesongen, sier Wouter Koch, seniorrådgiver i Artsdatabanken og ansvarlig for Artsorakel.
Med over 4,2 millioner identifiseringer i 2025, er det ny rekord i antall årlige identifiseringer, eller spørringer. Dagen med flest søk var 28. august med over 33 000 spørringer. Siden lanseringen av appen i 2020, har antall identifiseringer bare økt hvert år.
Tre på topp arter i 2025
Nesten halvparten av artene vi spør Artsorakel om er planter. Dette er de tre mest etterspurte.
Hva brukes appen til?
Fra å være en underholdende gadget, har appen blitt et viktig verktøy for å artsbestemme.
– Vi jobber også med hvordan AI-gjenkjenning kan kombineres med (klassisk domenekunnskap) identifikasjonsnøkler, som er tradisjonelle artsbestemmelsesverktøy for biologer, sier Koch.
På tampen av fjoråret ble det lansert nye versjoner av appen for Android og iOS, slik at den skal bli enda mer brukervennlig.
– Vi ser tydelig at appen blir mer kjent og mer brukt. I fjor ser vi at søk på amfibier har særlig økt fra året før. Fremmedarten parkslirekne er en av de mest søkte artene. Det viser at mange bruker Artsorakelet aktiv for å identifisere fremmede arter, sier Koch.
Mer anvendelig utenfor Norge
Med den nye appen er det mulig å få statistikk på tidligere søk og hvor artene befinner seg.
Selv om endringene i appens utseende er de som er lettest å legge merke til ved første øyekast, er det gjort store endringer «under panseret også».
Artsorakel tar nå hensyn til hvor arten befinner seg for å velge mellom norsk, svensk eller europeisk modell. Dette vil gjøre appen mer anvendelig også når man befinner seg utenfor Norge.
Basert på maskinlæring
Artsorakelet er en app som er basert på maskinlæring, som er en form for kunstig intelligens. Maskinlæring er måten datamaskiner lærer på, òg utvikler seg. I dette tilfellet betyr det at appen (modellen) trenes til å kjenne igjen bilder av arter ved å se på eksempler der arten er kjent. Jo flere bilder den har sett, blitt trent på, jo mer presis blir svarene den gir.
– Du kan sammenligne det med når vi lærer små barn å kjenne igjen en ball. Først er det én liten rød ball. Så lærer barnet at baller kan komme i ulike størrelser, farge og fasthet. Den bygger opp minnet om at baller er runde, men de kan se forskjellige ut. Når du viser barnet en appelsin, og sier plutselig at det ikke er en ball, så må den lære at runde ting også kan være noe annet enn en ball, forklarer Koch.
Hvordan trener vi orakelet?
Når Artsorakelet ser en art som ligner i treningsfasen, men som er feil, så «straffer» den minnet. Når den ser et bilde som er riktig, gir den tilsvarende «ros». Slik blir modellen/minnet stadig bedre.
– Vi har trent Artsorakelet opp kun på ville norske arter. Appen er altså ikke ment til for eksempel blomster kjøpt på hagesenter eller inneplantene i stua. Når de ikke finnes ute i norsk natur har Artsorakelet aldri fått sett de, og kan ikke foreslå arten.
Totalt er det over to millioner bilder som Artsorakelet har trent på. Dataene (bildene) som orakelet blir matet med, trent på, kommer fra mange ulike kilder og databaser.