Projekt

PlasticObs

Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen

Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen

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Eine Schildröte, die in Plastikmüll festhängt oder gigantische Plastikstrudel im offenen Meer. Solche Bilder machen deutlich: Plastikmüll in Gewässern und im Meer ist ein drängendes globales Umweltproblem. Um die Verschmutzung gezielt zu bekämpfen, müssen die Quellen, Verbreitungswege und Ansammlungspunkte des Mülls bekannt sein. Ein vielversprechender Ansatz ist die Fernerkundung, die bereits für die Einschätzung von Ölverschmutzungen verwendet wird. Dazu werden Flugzeuge eingesetzt, die mit spektralen und bildgebenden Sensoren ausgestattet sind. Diese Technologie lässt sich auf die Erfassung von Plastikmüll übertragen, ist aber für diesen Anwendungsfall bislang noch wenig erprobt.

Das Vorhaben PlasticObs will diese Lücke schließen. Mit Hilfe eines KI-Systems wird es erstmals luftgestützt operationell Plastikmüll auf Gewässern detektieren, um die wesentlichen Quellen und Verbreitungswege des Mülls zu identifizieren. Ziel ist es, das Einsammeln des Plastikmülls besser zu koordinieren. Der Einsatz von maschinellem Lernen und weiteren KI-Techniken hilft dabei, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu unterstützen. Das Projektteam erarbeitet zunächst einen Detailplan und bezieht dabei Netzwerkpartner aus der Umweltüberwachung und der Küstenforschung ein. Zudem stellt es Daten aus der Meeresüberwachung zusammen, die von Flugzeugen gesammelt wurden. Dieser Datenpool ist die Basis, auf der das Grundgerüst eines KI-Systems festgelegt wird; mit den Daten wird das System trainiert und getestet. Im Ergebnis soll die aktuelle Verteilung von Plastikmüll graphisch in Karten dargestellt werden sowie Informationen über die Zusammensetzung zur Verfügung gestellt werden.

Das Projekt entwickelt einen innovativen Ansatz, der zur Verringerung der Plastikeinträge in Flüsse und Meere beitragen kann. Die Kommunikation der Projektergebnisse hilft zudem, ein erhöhtes Bewusstsein in der Bevölkerung dafür zu schaffen, Kunststoffverpackungen und -produkte zu vermeiden. Ergänzend wird das Projekt die verwendeten KI-Methoden über offene Softwareplattformen und Publikationen bereitstellen. So können andere Projekte weltweit die Methoden nutzen, um Plastikmüll in ihren Bild- und Sensordaten zu detektieren.

Partner

  • OPTIMARE Systems GmbH

Fördergeber

Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit

67KI1014A

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Ansprechpartner

Keyfacts

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Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence