Ein Team am Zukunftslabor Wasser erforscht den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI), um Algenblüten in der Ostsee frühzeitig zu erkennen. Dies soll helfen, Naturkatastrophen wie Fischsterben zu vermeiden und die Gewässer nachhaltig zu schützen.
Künstliche Intelligenz zur Echtzeitanalyse von Wasserdaten
Im Sommer 2022 kam es in der Oder zu einem massiven Fischsterben, verursacht durch eine toxische Algenblüte. Diese Umweltkatastrophe rief ein Forschungsteam am Zukunftslabor Wasser auf den Plan, das nun KI-gestützte Methoden entwickelt, um Algenblüten frühzeitig zu identifizieren. Die Grundlage für diese Forschung sind Daten einer Fähre, die 2023 und 2024 zwischen Kiel und Oslo verkehrt. Ausgestattet mit Sensoren, misst sie wichtige Variablen wie Wassertemperatur, Sauerstoff- und Salzgehalt sowie Chlorophyll A, ein Indikator für Algenwachstum.
Echtzeitauswertung und Herausforderungen für KI-Modelle
Die Forscher testen verschiedene KI-Modelle und analysieren, wie schnell und präzise sie die Wasserdaten auswerten können. „Im ersten Schritt identifizierten wir Auffälligkeiten in den Daten“, erklärt Daniel Lukats vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Die Herausforderung liegt in der Echtzeitauswertung, die essenziell ist, um automatisierte Wasserproben während der Fährt entnehmen zu können. Diese Wasserproben sollen dann im Labor auf kritische Algenbestände untersucht werden.
Die Untersuchungen sind komplex. Im Jahr 2023 wurden 30 Gebiete mit erhöhtem Algenaufkommen festgestellt, während es 2024 bereits 90 Gebiete waren. Zudem variieren die Algengebiete massiv in ihrem Ausmaß, was zusätzliche Komplikationen bei der Datenanalyse für die KI-Modelle darstellt. Diese unterschiedlichen Variationen müssen in den Trainingsdatensätzen enthalten sein, um die Auswertungen zu optimieren.
Übertragung auf andere Anwendungsgebiete
Um die Effizienz der KI-Modelle zu evaluieren, definieren die Forschenden klare Zielmetriken, darunter die Zeit für die Datenauswertung und die Genauigkeit bei der Identifizierung von Algenblüten. Langfristig soll die Technologie nicht nur bei Algenblüten helfen, sondern auch auf andere Bereiche wie die Überwachung von Hitzewellen im Meer oder Schadstoffeinträgen in Flüssen angewendet werden. „Unsere Forschung eröffnet neue Möglichkeiten zur Echtzeitanalyse in verschiedenen Anwendungsbereichen“, ergänzt Lukats.
In Zukunft werden die Forschenden simulieren, wie Wasserproben entnommen werden können und ob diese Proben tatsächlich auf erhöhte Algendichten hinweisen. Wenn die Simulationen erfolgreich sind, könnte dies den Weg für praktische Tests während der Fährenfahrten ebnen.
