KI hilft in Zukunft beim Müllsammeln im Meer
Satellitenbilder sowie die Auswertung mittels KI-Algorithmen helfen bei der präzisen Ortung
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Müllberg: Ansammlungen wie diese werden künftig aus dem Weltall entdeckt (Foto: Silke, pixabay.com) |
Lausanne/Wageningen (pte016/09.03.2026/11:30)
Ein neues Detektionssystem von Forschern der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL), des Swiss Data Science Center und weiterer Schweizer Institutionen sowie der Universität Wageningen nutzt Künstliche Intelligenz (KI) und Satellitenbilder zur präzisen Ortung von Müllbergen im Meer. Das Verfahren namens "AI for Detecting Ocean Plastic Pollution with Tracking" (ADOPT) soll vor allem das Einsammeln von Plastik künftig vereinfachen.
Hochauflösende Bilder 24/7
Genauer gesagt besteht die Innovation aus zwei Systemen. "Das eine dient dazu, Müllstrudel durch die Analyse von Satellitenbildern zu identifizieren, und das andere sagt vorher, wohin die Strudel bis zum Eintreffen der Reinigungs-Teams, in der Regel innerhalb von 24 Stunden, getrieben sein werden", erklärt EPFL-Wissenschaftler Emanuele Dalsasso. Das ADOPT-Team nutzt zunächst die frei zugänglichen Bilder der Sentinel-2-Satelliten der der Europäischen Weltraumorganisation.
Diese überfliegen einen bestimmten Punkt im Ozean jedoch nur einmal alle sechs Tage, und ihre Bilder haben eine Auflösung von nur zehn Metern. Um diese beiden Nachteile auszugleichen, nutzt das KI-System Daten von Hunderten von Nanosatelliten von Planet Labs, die täglich Bilder mit einer Auflösung von drei bis fünf Metern sammeln. Das Ergebnis ist ein KI-gesteuerter Detektor, der Daten aus beiden Quellen bezieht und täglich mit hochauflösenden Bildern aktualisiert wird.
Maschinenlernen als Vorteil
ADOPT kann allerdings nur große Ansammlungen von Plastik und anderen Abfällen erkennen. Es verfolgt Müllstrudel, darunter die langen Reihen von Abfällen, die als "Windrows" bekannt sind und sich über Hunderte von Metern erstrecken können. Ist Müll entdeckt worden, gilt es vorherzusagen, wohin dieser bis zum Eintreffen der Reinigungs-Teams treiben wird.
"Ich greife dazu auf weitverbreitete Modelle zur Vorhersage von Windrichtungen und Strömungen zurück und wende dann maschinelles Lernen an, um sie zu korrigieren, da die Modelle oft Verzerrungen aufweisen", sagt der Computerwissenschaftler Christian Donner vom Swiss Data Science Center. So lassen sich präzise Navigationsdaten an die Müllsammelschiffe übermitteln, betont der Forscher.
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