Projekte

Verbund - KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen
Besserer Zugang und Sichtbarkeit von Nachhaltigkeitsinformationen im Online-Handel durch künstliche Intelligenz

Die Bedeutung des Online-Handels wächst seit Jahren und hat durch die Corona-Pandemie nochmals einen Schub bekommen. Gleichzeitig steigt das Bewusstsein für nachhaltigen Konsum in der Bevölkerung.…

Plastics monitoring, identification and capacity building in Indonesia

Jüngste Untersuchungen zeigen, dass die indonesischen Flüsse zu den am stärksten verschmutzten Flüssen der Welt gehören. Als Reaktion darauf hat die indonesische Regierung den indonesischen…

APLASTIC-Q-Data-analysis-for-waste-in-Obermaubach

Von den zerstörerischen Überschwemmungen, die im Juli 2021 in Mitteleuropa auftraten, waren mehrere europäische Länder betroffen. Die Überschwemmungen haben dabei die Infrastruktur beschädigt, große…

AI enhanced Litter Harvester

Das Projekt AILHA – AI enhanced Litter Harvester verfolgt das Ziel, Müll aus den Gewässern der Welt zurückzugewinnen und die Rohstoffe der Kreislaufwirtschaft wieder zuzuführen, z. B. durch…

The North Sea from space: Using explainable artificial intelligence to improve satellite observations of climate change

NorthSat-X ist ein vom Niedersächsischen Ministerium für Umwelt, Wissenschaft und Kultur und von der Volkswagen Stiftung gefördertes Projekt der Universität Oldenburg.

Das Projekt beschäftigt sich…

NEW APPROACH TO UNDERWATER TECHNOLOGIES FOR INNOVATIVE, LOW-COST OCEAN OBSERVATION

Die Tiefsee, unterhalb von 200 m Wassertiefe, und der offene Ozean darüber, sind die größten, aber am wenigsten erforschten Lebensräume unseres Planeten. Diese hochdynamischen Systeme sorgen für eine…

Aquatic plastic litter detection, classification and quantification in Vietnam

Plastikverschmutzung hat eine Vielzahl von globalen Auswirkungen und ist unter anderem schädlich gegen die Umwelt, kann der Wirtschaft schaden und in die Nahrungskette gelangen. Der wirtschaftliche…

Maritime Traffic Emissions: A monitoring network

Der Schiffsverkehr nimmt weltweit zu, wobei 90% des Welthandels über den Ozean abgewickelt werden. Die Emissionen des Schiffsverkehrs stellen eine ernsthafte Bedrohung für die Meeresumwelt und die…

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

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…

Künstliche Intelligenz erfasst Plastikbelastung von Flüssen in Kabodscha und Myanmar

Neueste Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass der Großteil der Kunststoffabfälle über Wasserschneiden von mehr als 100 km² transportiert werden und somit die Flüsse als Hauptwege für…

Künstliche Intelligenz erfasst Plastikbelastung von Flüssen in den Philippinen

Die Philippinen weisen weltweit die dritthöchste Rate an falsch entsorgtem Plastikabfall auf. Dabei ist der Großraum Manila durch die erhöhte Überschwemmungsgefahr und der Ansammlung von Abfällen in…

Innovative Sensorik hilft Plastik im Meer zu vermeiden

Plastikmüll in den Weltmeeren stellt eine wachsende Gefahr für das marine Ökosystem und auch den Menschen dar. Seinen Ursprung hat dieser Müll zumeist an Land und gelangt dann über Flüsse ins Meer.…

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence