Zahlreiche Messstationen auf der ganzen Welt liefern uns Daten über die Luftqualität und ermöglichen uns, diese zu verbessern. Obwohl wir zunehmend Daten aus Meeresgebieten sammeln, ist der Zugang zu solchen Daten deutlich schwieriger. Signale werden schlecht durch Wasser übertragen, Druck- und Strömungsunterschiede behindern Messgeräte und es fehlt eine vorgefertigte Computerinfrastruktur.
Könnten uns intelligente Technologien dabei helfen, die Meeresdatenerfassung zu verbessern? Professor für Informatik Petteri Nurmi und seine Forschungsgruppe an der Universität Helsinki haben sich mit Forschern der Universität Tartu, der Universität Madeira und MARE-Madeira, ARDITI, einem gemeinnützigen Meeresforschungsinstitut, zusammengetan, um Lösungen zu entwickeln, die Sensoren kombinieren Technologien und eingebettete künstliche Intelligenz.
Die Forscher streben danach, die Datenerhebungsmethoden, die beispielsweise in der Umweltforschung eingesetzt werden, effizienter und umfassender zu gestalten.
„Je höher die Quantität und Qualität der gewonnenen Daten über die Ozeane, desto besser können wir sie zum Verständnis und zum Schutz der Ozeane nutzen. Unsere Methoden tragen dazu bei, die Gesamtmenge der gesammelten Daten aus Meeresgebieten zu erweitern und den Aufwand für deren Erhebung und Analyse zu reduzieren.“ ,“ sagt Nurmi.
KI identifiziert Tierarten
In einer kürzlich veröffentlichten Studie verwendeten Nurmi und seine Kollegen Daten, die bei Walbeobachtungsausflügen auf Madeira, Portugal, gesammelt wurden. Die für diese Ausflüge verwendeten Schiffe befördern in der Regel Personen, die während der Tour Beobachtungen der beobachteten Arten aufzeichnen oder die Umgebung filmen können.
Im Studie, ein KI-Modell, das Einzelpersonen bei der Echtzeitbeobachtung der Umwelt unterstützte. Mithilfe von KI wurde außerdem ermittelt, ob die Videoaufnahmen bestimmte Tiere, etwa Delfine oder Wale, zeigten. Darüber hinaus verglichen die Forscher die KI-Unterstützung erfahrener und weniger erfahrener Beobachter und untersuchten, wie KI-gestützte Tierbeobachtungen als Daten für das Training des Modells dienten.
„Wir haben analysiert, wie sich die KI-Unterstützung auf die Qualität von Daten und menschlichen Beobachtungen auswirkt. KI verbesserte die Genauigkeit von Tierbeobachtungen durch Amateure, hatte jedoch keinen Einfluss auf Expertenbeobachtungen. Wenn die gesammelten Daten hingegen für Trainingszwecke verwendet wurden, waren sie am besten.“ Die Ergebnisse wurden durch die Kombination von KI-Klassifizierungen mit Expertenbeobachtungen erzielt. Daher können sich Interaktionen zwischen Menschen und KI gegenseitig beeinflussen und müssen besser verstanden werden“, erklärt Nurmi.
Die Methode könnte idealerweise zur schnelleren Identifizierung von Tieren eingesetzt werden, die sich in Meeresgebieten bewegen. Die Ergebnisse und Methoden können auch auf die Beobachtung anderer Organismen ausgeweitet werden.
Identifizierung von Meereskunststoffen
Eine weitere aktuelle Studie konzentrierte sich auf Identifizierung und Klassifizierung von Unterwasser-Plastikmüll. Diese unterscheiden sich von Mikroplastik oder winzigen Kunststoffpartikeln dadurch, dass sie mit bloßem Auge sichtbar sind. Eine derzeit genutzte Methode, um Informationen über die Meeresverschmutzung durch Plastik zu erhalten, besteht darin, dass Taucher oder Geräte Proben für die Laboranalyse sammeln, was jedoch normalerweise sehr viel Zeit in Anspruch nimmt. Auch Oberflächenkunststoffe können mit Luftaufnahmen beobachtet werden.
Die Forscher entwickelten ein KI-Modell, das mit Sensoren funktioniert und auf der Analyse von Lichtspektrumsdaten basiert. Das Modell könnte an Taucherausrüstung oder einen Tauchroboter angeschlossen werden, um die Art des Plastikmülls unter Wasser zu bestimmen. Die Forscher fanden heraus, dass das Modell in der Lage war, Kunststoffarten mit einer Genauigkeit von 85 % zu unterscheiden.
„Wir sind in der Lage, vier von fünf Objekten direkt zu identifizieren, was bedeutet, dass wir weniger Proben zur Identifizierung an ein Labor schicken müssen. Dadurch erhalten wir mehr Daten und damit einen umfassenderen Überblick über die Meeresverschmutzung durch Plastik.“
Nurmi betont, dass es sein Ziel und das seiner Kollegen sei, neue Wege der Datenerhebung zu schaffen. Experten aus anderen Bereichen können dann die besten Einsatzmöglichkeiten für die neuen Methoden finden. Wenn beispielsweise die Art des Kunststoffs bekannt ist, ist es einfacher, seine Herkunft herauszufinden und Möglichkeiten zur Vermeidung von Umweltverschmutzung zu prüfen. Die Daten helfen Forschern auch dabei, die Auswirkungen verschiedener Kunststoffarten auf Ökosysteme zu verstehen, da sie unterschiedliche Chemikalien enthalten und auf unterschiedliche Weise abgebaut werden.
Bessere Daten für besseren Schutz
Nurmi glaubt, dass die Situation bei Meeresdaten ähnlich sein könnte wie vor Jahren in der Luftqualitätsforschung.
„Ursprünglich stützte sich die Luftqualitätsforschung auf ein paar große Messtürme, mittlerweile findet man sie sogar an Bushaltestellen. In den Meereswissenschaften ist dies noch nicht der Fall, auch wenn die Methoden zur Erhebung von Meeresdaten und die Anzahl der beteiligten Akteure unterschiedlich sind.“ nehmen zu. Unsere Forschung stellt sicher, dass wir eine noch größere Menge noch genauerer Meeresmessdaten erhalten können, wenn die Möglichkeiten zur Datenerfassung verbessert werden.“
In Zukunft dürfte der Einsatz von Unterwasserdrohnen, intelligenten Bojen, Schiffen und Küstenbasisstationen bei der Meeresdatenerfassung zunehmen. Das wachsende Netzwerk solcher Tools wird weitere Möglichkeiten zur Erfassung von Unterwasserdaten bieten.
„Trotz ihrer lebenswichtigen Bedeutung für die Menschheit werden Meeresschutz und -regulierung leider oft von anderen Themen übertönt. Je höher die Quantität und Qualität der gesammelten Meeresdaten, desto besser können wir Lösungen und Vorschriften entwickeln, die den Zustand der Meeresgebiete verbessern.“ Meeresumwelt.“