Ground Truthing: KI im Kampf gegen schwimmende Müllteppiche

Sabine Schründer fotografiert massenweise deformierten Müll: Er ist verbeult, verfärbt, verwittert, weil er wochenlang im Wasser trieb. Die Bilder entstehen nicht in einem ausgeleuchteten Fotostudio oder Labor, sondern neben einem riesigen Abfallhaufen am Ufer des Flusses Drin in Albanien.

Hier befindet sich der neueste Projektstandort des Start-ups Everwave aus Aachen, für das Meeresbiologin Schründer arbeitet. Die Firma sammelt auf dem Balkan und in Asien Müll aus Flüssen. Nebenbei liefert Everwave mit den Abfall-Fotos aber auch wertvolle Daten für die Analyse schwimmender Müllteppiche: "Je mehr Daten wir produzieren, indem wir die Objekte auch einzeln aus verschiedenen Winkeln aufnehmen, hilft es dem Algorithmus dabei, präziser zu werden und sich auf reale Abfallansammlungen einzustellen."

Die Bilddaten zum Anlernen des Algorithmus übergibt Schründer dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Dessen Ziel ist es, Flugzeuge oder Drohnen, die sowieso regelmäßig Gewässer überfliegen, mit speziellen Sensoren auszustatten. Diese sollen optisch die genaue Zusammensetzung von Müllansammlungen im Wasser erkennen.

So könnten Drohnen des Küstenschutzes oder Versorgungsflugzeuge zu Inseln routinemäßig aktuelle Lagebilder über die Plastikverschmutzung von Gewässerabschnitten liefern. Die Kontinuität dieser Fernerkundung erlaubt bestenfalls auch Antworten auf Fragen wie: Woher kommt der Müll? Wie verteilt die Strömung ihn im Meer? Wo häuft sich welche Art von Abfall an?

Um zu analysieren, wie viel PET, Hartplastik, Styropor oder Holz sich in einer schwimmenden Deponie befindet, muss die KI die Übersichtsbilder aus der Luft mit den angelernten Detailfotos abgleichen. "Der Algorithmus kann dann herleiten: Wie viel Abfall ist das, woraus besteht der, was wiegt der", merkt Sabine Schründer an.

Sie liefert deshalb auch Drohnenaufnahmen von Müllteppichen ans Forschungszentrum. Zusätzlich übermittelt sie nach der Sortierung des eingesammelten Mülls reale Daten über dessen Zusammensetzung. Ground Truthing nennt sich diese Methode, bei der Luftbildaufnahmen aus großer Höhe auf korrekte Interpretation überprüft werden. Die KI bekommt dieselben Bilder und soll einmal automatisch genau erfassen, wie viel von welchem Müll vorliegt.

Für die Feinjustierung des Algorithmus ist es wichtig, ihn mit Daten aus verschiedenen Ländern zu versorgen. Plastikmüll aus Albanien sieht nämlich anders aus als der in Kambodscha oder Thailand. Andere Schriftzeichen, andere Flaschengrößen und -formen sowie verschiedene Arten der Verwitterung spielen dabei eine Rolle.

Zusammen mit dem Projektteam erhofft sich Sabine Schründer, dass die Methode weltweit Anwendung findet und mit KI und Hightech-Sensoren einen Beitrag zum Umweltschutz leisten kann. Denn laut Studien landen jedes Jahr 19 bis 23 Millionen Tonnen Plastik in den Seen, Flüssen und Meeren unserer Erde.

Befindet es sich erstmal in der Umwelt, zerfällt der Kunststoff in immer kleinere Bruchstücke, wird zu Mikroplastik und zu Nanoplastik. Je kleiner die Stücke, desto mehr Oberfläche bieten die entstehenden Einzelteile und desto mehr Gifte und Zusatzstoffe entweichen in die Umwelt. Welche Auswirkungen das einmal auf die Ökosysteme und die menschliche Gesundheit haben wird, ist noch weitgehend unerforscht.