Innovation: Meeresplastik wird auf völlig neue Weise sichtbar
Das meiste Plastik, das in die Ozeane gelangt, sammelt sich am Boden. Es dort zu finden und zu entfernen, ist weitaus schwieriger als an der Oberfläche. Die Partner des Projekts „MtecPla“ haben sich daher einen ganz neuen Ansatz überlegt: Sie wollen Plastikabfall am Meeresboden automatisiert identifizieren und sichtbar machen.
Bei Tauchgängen kann man Plastik am Meeresboden sehen – wie hier bei Curacao. Sobald es in größere Tiefen geht, wird es mit dieser Methode schwierig.
Foto: Joost den Haan - planblue
Bislang gibt es kaum Erkenntnisse darüber, inwiefern Plastik die Pflanzen- und Tierwelt am Meeresboden bedroht. Es ist auch nahezu unmöglich, den Kunststoffmüll aufzuspüren. Dies versuchten Forscher bisher mit traditionellen Monitoring-Methoden, die allerdings ihre Schwächen haben: Taucherinnen und Taucher sammeln manuell Bilddaten. Dabei orientieren sie sich entlang von Linien oder gespannten Schnüren – sogenannten Transekten. Dadurch sind aber nur Aussagen über sehr begrenzte Gebiete möglich. Ferner sind diese Methoden besonders zeitaufwendig, teuer und je tiefer die Gewässer, desto schwerer zu realisieren. Eine explizite georeferenzierte Datenerhebung bieten sie ebenfalls nicht, sodass sich die Standorte selten wiederfinden lassen, zum Beispiel, um das Plastik an Land zu bringen oder dessen Zustand zu prüfen.
Einsatz eines autonomen Unterwasserfahrzeugs ist geplant
Eine Gruppe aus Industrie und Forschung hat sich daher zu einem Netzwerk zusammengeschlossen, mit dem Ziel, eine innovative Monitoring-Technologie zu entwickeln. Sie soll es ermöglichen, automatisiert Plastikabfall sowie verschiedene Plastikarten am Meeresgrund zu erkennen und zu bestimmen. Mit diesem neuartigen Verfahren will man auch den Zustand des Plastiks aufnehmen und diese Ergebnisse mit georeferenzierten Daten verbinden. Damit erhoffen sich die Partner nicht nur eine Einschätzung zum Grad der Verschmutzung, sondern auch die Chance, Veränderungen des Plastiks über beliebige Zeiträume nachzugehen und mögliche Reinigungsmaßnahmen entsprechend zu organisieren.
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Damit dieses System nicht von Tauchern abhängt, ist der Einsatz eines ferngesteuerten oder autonomen Unterwasserfahrzeugs geplant. Die Informationen der Tauchgänge sollen auf automatisch erstellten farbcodierten Karten abgebildet werden. Sie seien auch ohne Fachwissen verständlich und könnten deshalb vielfältig genutzt werden: zum Beispiel zur Strategieentwicklung für politische Entscheidungsträger und Nichtregierungsorganisationen (NGOs), für neue Leitlinien oder Gesetzgebungen oder auch zur Sensibilisierung der Öffentlichkeit.
Kombination aus künstlicher Intelligenz und Hyperspektral-Kamera
Bei der Umsetzung soll eine Kombination aus hyperspektraler Bildgebung und künstlicher Intelligenz (KI) helfen. Das Besondere an Hyperspektral-Kameras: Sie nehmen nicht nur Farbinformationen in jedem Pixel auf, sondern auch Lichtanteile in mehreren hundert verschiedenen Wellenlängen – und das im sichtbaren sowie im Nah-Infrarot-Bereich. Dadurch ist es möglich, eine sogenannte spektrale Signatur eines Objektes zu registrieren, die durch das Absorbieren und Reflektieren von Licht entsteht. Die Algorithmen sind in diesem Zusammenhang für das Training zuständig. Das System soll Plastikmüll präzise erkennen, klassifizieren und visuell darstellen. Dafür kommt eine Sonderform künstlicher neuronaler Netze zum Einsatz: „Convolutional Neural Networks“. Sie ist bei der automatisierten Plastikerkennung auf der Oberfläche von Gewässern und der Sortierung von Kunststoffen aufgefallen aufgrund vielversprechender Ergebnisse.
Die nächste Herausforderung ergibt sich durch die Umgebung, in der „MtecPla“ funktionieren soll. Das System muss in ein wasserdichtes Gehäuse, das eigens dafür konstruiert wird. Bei der Konstruktion kommt es besonders darauf an, dass das Licht optimal in der Kamera ankommt. Das Gehäuse darf darüber hinaus nur möglichst wenig Eigengewicht aufweisen und muss einen hohen und effektiven Korrosionsschutz bieten.
Die Partner haben es sich zum Ziel gesetzt, die Unsicherheit in der Datenerfassung weitgehend zu eliminieren. Während die Kamera den Meeresboden scannt, entstehen sogenannte Kartenstreifen. Sie müssen anschließend zusammengeführt werden. Entscheidend ist hier, dass zwischen den Streifen keinerlei Informationen verloren gehen, andernfalls entstünden unvollständige Karten. Die Lösung der Projektpartner: Sie arbeiten an einem neuartigen Missions- und Pfadplanungsverfahren. Es soll Aufnahmen auf eine vollständige Sensorabdeckung hin planen, dann Tauchpfade automatisch berechnen und mögliche fehlende Daten erkennen. Dann könnten unzureichend erfasste Stellen ein weiteres Mal angesteuert werden.
Tests im Labor und unter Realbedingungen geplant
Im ersten Schritt testen die Projektpartner die entwickelten Komponenten unter kontrollierten Laborbedingungen. Dafür nutzen sie ein 20 Kubikmeter großes Wasserbecken am Robotic Innovation Center. Das lässt sich abdunkeln und eintrüben und gewährleistet so Bedingungen, die denen am Meeresboden ähneln. Danach ist eine Erprobung am Grund eines Sees geplant. Damit seien dann die Ergebnisse auf alle aquatischen Lebensräume übertragbar. Darüber hinaus sehen die Projektpartner durch dieses Vorgehen die Möglichkeit, ihre neu entwickelte Technologie für weitere Anwendungsfelder zugänglich zu machen. Nach ihren Vorstellungen könnten dies zum Beispiel Offshore-Windparks, Aquakulturen und Küstenbau sein.
Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) fördert das Projekt „MtecPla“ im Rahmen des ZIM-Kooperationsnetzwerks „Plastik-Monitoring in europäischen Gewässern – PlaMoWa Europa“ vom 1. August 2020 bis 31. Oktober 2022. Zu den Projektpartnern gehören:
- planblue GmbH
- Robotic Innovation Center des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI)
- Kurt Synowzik Werkzeug und Maschinenbau GmbH & Co. KG
- Institut für Biomaterialien und biomolekulare Systeme der Universität Stuttgart.
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