- E-Mail: Alex.VanDam@mfn.berlin
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orcid.org/0000-0002-1966-0338
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Museum für Naturkunde
Leibniz-Institut für Evolutions- und Biodiversitätsforschung
Invalidenstraße 43
10115 Berlin
Deutschland
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Publikationen
Van Dam, A.R. & Štarhová Serbina, L. (2025) Descriptron: Artificial intelligence for automating taxonomic species descriptions with a user-friendly software package. Systematic Entomology, e70005. doi: https://doi.org/10.1111/syen.70005
GoogleScholar: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=yCDm5YIAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
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Projekte
- Van Dam, A.R. (2024). Descriptron software — Open‑source toolkit for AI‑assisted taxonomy (GitHub). https://github.com/alexrvandam/Descriptron.
- Van Dam A.R. (2025) DINOSAR software — DINOv3 Species Auto-Recovery (AI Enabled Morphological Species Delimitation) (GitHub) https://github.com/alexrvandam/DINOSAR
- Van Dam, A.R. (2025) PHYLUCE_GUI software — A graphical user interface (GUI) for the PHYLUCE pipeline. (GitHub) https://github.com/alexrvandam/PHYLUCE_GUI
- Van Dam, A.R (2026) SAM2-PAL software — SAM2-Palindrome Self-Training with Cycle Consistency. (GitHub) https://github.com/alexrvandam/SAM2-PAL
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Aufgabenbereiche
Alex R. Van Dam ist Wissenschaftler am Museum für Naturkunde Berlin (MfN) und arbeitet an der Schnittstelle von Biodiversitätsforschung, entomologischer Systematik und maschinellem Lernen. Er entwickelt offene, reproduzierbare Workflows, die Belegexemplare, Bilddaten, quantitative Morphologie und voucherte Sequenzdaten verbinden, um Artabgrenzung und Diagnosen in großem Maßstab zu beschleunigen. Seine Arbeit verbindet praxistaugliche Computer-Vision-Werkzeuge für Annotation und Segmentierung (z. B. die Descriptron-Pipeline) mit Large Language Models, um komplexe morphologische Evidenz in konsistente, hochwertige taxonomische Beschreibungen zu überführen. Parallel dazu untersucht er Ansätze der geometrischen Morphometrie—etwa Semi-Landmarks und formbasierte Analysen—um diagnostische Merkmale zu quantifizieren und mit Bild- und Sequenzdaten zu integrieren. Das übergeordnete Ziel ist eine hochdurchsatzfähige, skalierbare Taxonomie und Biodiversitätsforschung, die von einzelnen Projekten bis hin zu sammlungsweiten und globalen Initiativen reicht.