Mehr als 100 Millionen Tonnen Plastikabfall befinden sich derzeit in den Weltmeeren, und jedes Jahr kommen um die 13 Millionen Tonnen hinzu. Je nach Schätzungen sind davon bis zu 30 Prozent auf abhanden gekommenes Fischereigerät – sogenannte Geisternetze – zurückzuführen. In ihnen können sich Tiere verfangen. Außerdem beschädigen sie wertvolle maritime Habitate und tragen zum Mikroplastikeintrag bei, wenn sie sich langsam zersetzen.

In einem Gemeinschaftsprojekt wollen das GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung und die sonoware GmbH aus Kiel mit Hilfe von KI-Technologie dazu beitragen, dass Geisternetze effektiv gefunden werden können. Digitalisierungsminister Dirk Schrödter überreichte den Projektbeteiligten am 6. Dezember Förderbescheide in Höhe von insgesamt rund 235.000 Euro und informierte sich im Kieler Innovations- und Technologiezentrum KITZ über den Entwicklungsstand des Projekts "Ghostnetbusters".

KI-Projekte für die maritime Wirtschaft

"Geisternetze bedrohen den sensiblen Lebensraum Meer. Wenn sich das Mikroplastik zersetzt, beeinflusst dies das Ökosystem und betrifft damit auch uns Menschen. Digitalisierung und KI-Technologien leisten einen großen Beitrag bei der Untersuchung des Meeresbodens", sagte Minister Schrödter. "Beim Projekt Ghostnetbusters greift auch unsere KI-Strategie. Wir unterstützen das KI-Ökosystem in Schleswig-Holstein und konkret Projekte in Bereichen, in denen wir als Land ohnehin Wettbewerbsvorteile hat. Neben der Medizin und der regenerativen Energie ist dies eindeutig die maritime Wirtschaft. In diesem Gemeinschaftsprojekt kommt etablierte Wissenschaft und ein junges, innovatives Unternehmen zusammen, um ein wertvolles KI-Projekt umzusetzen - ein tolles Beispiel für den Digitalstandort Schleswig-Holstein."

Effektiver als die manuelle Auswertung

Mehrere Institutionen weltweit suchen mit Hilfe von Seitensichtsonargeräten nach Geisternetzen am Meeresboden. In den erzeugten Bilddaten sind die Netze als dünne Linien erkennbar. Bisher erfolgt die Auswertung manuell. Neben dem enormen zeitlichen Aufwand kann es zu falsch positiven Befunden kommen, wenn die detektierten Formen zum Beispiel mit Felsformationen, Pipelines oder Kabel verwechselt werden.

Im Rahmen eines Hackathons des TransMarTech Kiel ist bereits ein KI Prototyp entwickelt und auf ersten Daten getestet worden. Dieser wird im Laufe des Projektes Ghostnetbusters weiter verfeinert und hinsichtlich Echtzeit-Anwendungen, weitere Datentypen sowie Objekten jenseits von Geisternetzen optimiert. In den nächsten Projektschritten folgen eine umfassende Recherche und die Sammlung möglichst vieler existierender Daten. Es werden weitere Information zum Beispiel über Kabelpläne, Fanggebiete und Fangrouten der Fischerei hinzugezogen, um Falsch-Positive Funde zu minimieren. Mit diesen Daten wird die bestehende KI weiter trainiert und verfeinert. Darüber hinaus werden die Ergebnisse veröffentlicht und so für andere Nutzer zur Verfügung gestellt.