Künstliche Intelligenz ist ein Chancentreiber für den Umwelt- und Klimaschutz

Berlin.Wilhelmshaven. Der Parlamentarische Staatssekretär Christian Kühn hat heute Förderbescheide an acht KI-Projekte übergeben. Die Vorhaben der BMUV-Förderinitiative „KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen“ wurden aus insgesamt 300 eingereichten Ideen ausgewählt. Nach der geförderten Konzeptphase werden die Projekte nun dabei unterstützt, ihre Ideen in die Praxis umzusetzen. Das Fördervolumen beträgt insgesamt rund 19 Millionen Euro. Mit der Initiative „KI-Leuchttürme“ fördert das Bundesumweltministerium innovative Projekte, die Künstliche Intelligenz einsetzen, um ökologische Herausforderungen zu bewältigen.

„Künstliche Intelligenz ist ein Chancentreiber für den Umwelt- und Klimaschutz. Mit ihren kreativen Ansätzen zeigen die ausgezeichneten Projekte in vorbildlicher Weise, wie digitales Know-how konkrete Verbesserungen schafft: KI-basierte Anwendungen helfen, Tourismus nachhaltiger zu machen. Sie sorgen für mehr Ressourceneffizienz in der Abfallwirtschaft, unterstützen den Kampf gegen Meeresmüll oder verringern den Bedarf an Pflanzenschutzmitteln", sagt der Parlamentarische Staatssekretär Christian Kühn.

"In der ersten Förderrunde haben die Projekte bewiesen, dass ihre Ideen und Konzepte praxisnah, umsetzbar und wertvoll sind. Das BMUV unterstützt sie nun dabei, ihre Visionen auch wirklich in die Praxis umzusetzen.“

Parlamentarischer Staatssekretär Christian Kühn

An der Jade Hochschule wird das Projekt PlasticObs_plus gemeinsam mit den Projektpartnern Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, Optimare Systems GmbH und der everwave GmbH mit einer Fördersumme von 1.919.637,35 Euro und einer Laufzeit vom 1.April 2022 bis 31. März 2025 gefördert.

Die Bilder von Meerestieren, die in Plasikmüll festhängen oder von vermüllten Stränden sind gegenwärtig. Plastikmüll in Gewässern und im Meer ist ein drängendes globales Umweltproblem. Um die Verschmutzung gezielt zu bekämpfen, müssen die Quellen, Verbreitungswege und Ansammlungspunkte des Mülls bekannt sein.

Ein vielversprechender Ansatz ist die Fernerkundung, die bereits für die Einschätzung von Ölverschmutzungen verwendet wird. Dazu werden Fluggeräte eingesetzt, die mit spektralen und bildgebenden Sensoren ausgestattet sind. Diese Technologie lässt sich auf die Erfassung von Plastikmüll übertragen, ist aber für diesen Anwendungsfall bislang noch wenig erprobt.

Das Projektteam bezieht dabei Netzwerkpartner aus der Umweltüberwachung und der Küstenforschung ein. Zudem stellt es Daten aus der Meeresüberwachung zusammen, die von Flugzeugen gesammelt wurden. Dieser Datenpool ist die Basis, auf der das Grundgerüst eines KI-Systems festgelegt wird. Mit den Daten wird das System trainiert und getestet.

Im Ergebnis soll die zeitliche Verteilung und Vektoren von Plastikmüll graphisch in Karten dargestellt werden sowie Informationen über die Zusammensetzung des Mülls zur Verfügung gestellt werden.

Das Projekt entwickelt einen innovativen Ansatz, der zum Monitoring von Plastikeinträgen in Meeren, Küstengebieten und Flüsse beitragen kann. Die Kommunikation der Projektergebnisse hilft zudem, ein erhöhtes Bewusstsein in der Bevölkerung dafür zu schaffen, unnötige Kunststoffverpackungen und -produkte zu vermeiden.

Ergänzend wird das Projekt die verwendeten KI-Methoden über offene Softwareplattformen und Publikationen bereitstellen. So können andere Projekte weltweit die Methoden nutzen, um Plastikmüll in ihren Bild- und Sensordaten zu detektieren.

„Mit dem Projekt PlasticObs_plus verbinden wir im Konsortium die Erhebung von Fernerkundungsdaten und deren Auswertung durch innovative KI-Technologien. Für die Weiterentwicklung und Evaluation der entsprechenden Sensoren ist das Forschungsflugzeug der Jade Hochschule eine ideale Plattform.“

Prof. Dr. Jens Wellhausen, an der Jade Hochschule für das Projekt verantwortlich

Das sind die acht Projekte, die im Rahmen der „KI-Leuchttürme“ ausgezeichnet wurden:
 

• AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus (AIR): Die Vision des Vorhabens AIR ist es, stark frequentierte Reise- und Ausflugsziele zu entlasten und umweltverträgliche Mobilität zu stärken. Über digitale Anwendungen sollen Nutzer*innen in Echtzeit Vorschläge für nachhaltige Reiseziele, Erlebnisse und Mobilitätsangebote erhalten. (Projektsteckbrief)
• AuSeSol: Mithilfe von KI-Verfahren soll die solarthermische Energieerzeugung optimiert werden, als autarkes, selbstoptimierendes System mit integrierter Speicherkapazität. Das Ziel ist, die Wirtschaftlichkeit dieser Art der umweltschonenden, erneuerbaren Energiegewinnung zu erhöhen. (Projektsteckbrief)
• Cognitive Weeding: Das Projekt entwickelt ein Konzept, um Un- und Beikräuter auf dem Acker zu unterscheiden. Die Unkrautregulierung soll so optimiert, der Bedarf an Pflanzenschutzmitteln gesenkt und Beikräuter unter Berücksichtigung ihrer Ertragswirkung gezielt geschont werden, um mehr Lebensräume und Nahrungsquellen für Insekten zu schaffen. (Projektsteckbrief)
• Future Forest: Erprobt wird der Einsatz von KI bei der Waldzustandsanalyse, der Bewertung der zukünftigen Waldentwicklung sowie dem klimaangepassten Waldumbau. Am Ende sollen KI-gestützte Handlungsempfehlungen stehen, welche Baumarten oder Waldtypen sich an bestimmten Standorten für so genannte Zukunftswälder eignen. (Projektsteckbrief)
• PlasticObs: Aus der Luft wird mit Hilfe eines gekoppelten KI-Systems auf Gewässern schwimmender sowie angespülter Plastikmüll detektiert, um Quellen und Verbreitungswege zu identifizieren. Maschinelles Lernen und weitere KI-Techniken sollen helfen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zur Verminderung des Plastikmüll-Eintrags zu unterstützen. (Projektsteckbrief)
• Smart Recycling Up: Im Sinne einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft sollen moderne Sensorik, Kl-Methoden und Robotik die Wiederverwertung von großstückigen Abfällen wie z.B. Sperrmüll oder Bauschutt steigern. Das Ziel ist, verschiedene Materialien vollautomatisch zu identifizieren, zu klassifizieren und zu sortieren. (Projektsteckbrief)
• WindGISKI: Entwickelt wird ein KI-basiertes Geoinformationssystem (GIS), das die Auswahl von Flächen mit Windenergiepotenzial erleichtert. Das System soll technische, ökologische, geografische und ökonomische Faktoren berücksichtigen, welche die Akzeptanz von Windenergieanlagen beeinflussen. Prototypisch ist der Aufbau einer Wissensdatenbank geplant. (Projektsteckbrief)
• ZuSiNa: Das Projekt will nachhaltiges Konsumverhalten beim Onlineshopping im Textilsektor fördern. Mithilfe von KI sollen Anbieter- und Verbraucherperspektiven analysiert werden, um Konsumenten bei Suchmaschinenanbietern, Preisvergleichsportalen oder Onlineshops mehr und anschaulichere Informationen zur Nachhaltigkeit von Produkten anzubieten, etwa durch veränderte Vorschlagsalgorithmen oder digitale Assistenten. (Projektsteckbrief)