Erkennung von Meeresmüll über Satelliten

Hintergrund

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Meeresmüll ist eine große ökologische Bedrohung für marine Ökosysteme. Meereslebewesen können sich darin verfangen und sterben, ihr Lebensraum wird eingeschränkt, er ist eine Gefahr für die Schifffahrt und letztendlich kann Meeresmüll zum Verlust der biologischen Vielfalt führen [1]. Aufgrund der Zersetzung von Kunststoff in Mikroplastik können winzige toxische Partikel auch von Wasserlebewesen aufgenommen werden, wodurch die toxischen Partikel in der Nahrungskette nach oben wandern und schließlich die Gesundheit des Menschen bedrohen.

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Abgesehen davon hat es in vielen Bereichen auch negative wirtschaftliche Auswirkungen, wie Einkommensverluste im Tourismussektor aufgrund verschmutzter Strände und verringerte Fänge in der Fischereiindustrie aufgrund beschädigter Ökosysteme [2]. Tatsächlich belaufen sich die geschätzten Verluste im Zusammenhang mit der Meeresverschmutzung auf 500 bis 2500 Milliarden US-Dollar pro Jahr!

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Daher ist die Reinigung der Meere und die Verhinderung einer weiteren Verschmutzung der Ozeane äußerst wichtig für unseren Planeten, unsere Gesundheit und unsere Wirtschaft. Um dies zu ermöglichen, ist es wichtig zu wissen, wo sich Meeresmüll befindet.

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Derzeit wird der Standort von Meeresmüll jedoch hauptsächlich durch lokale Erhebungen und Beobachtungen am Boden/im Meer ermittelt. Dieser Ansatz ist teuer und zeitaufwändig, nicht skalierbar und führt zu relativ spärlichen Daten, die nur zu groben Schätzungen der Gesamtmenge an Meeresmüll führen [3]. Maschinelles Lernen und insbesondere Computer Vision können helfen, den aktuellen Status quo zu verbessern.

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Daher haben wir zusammen mit Alexander Thamm, einer deutschen Beratungsagentur für Data Science, kürzlich ein Projekt gestartet, das mithilfe von Computer Vision und Satellitenbildern eine globale Karte von Meeresmüll erstellen wird, um Transparenz zu diesem Thema zu schaffen, die Forschung zu erleichtern und Verbesserungen zur Koordination der Meeresreinigungsbemühungen zu ermöglichen!

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Ziel des Projekts

 

Schaffung eines mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (KI/ML) ausgestatteten Computer-Vision-Systems, das in der Lage ist, in den Ozeanen und Meeren treibendes Plastik und anderen Meeresmüll sowie dessen Position und Größe anhand von Satellitenbildern in (fast) Echtzeit zu identifizieren und diese Information Forschern, Umweltschützern, Aktivisten, Behörden und anderen Organisationen kostenlos zur Verfügung zu stellen.

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Erwartete Auswirkungen

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Dieses System wird eine bessere strategische Entscheidungsfindung und eine bessere Koordinierung der Meeresreinigungsmaßnahmen ermöglichen. Darüber hinaus werden die Ergebnisse des Systems (z. B. in Form einer interaktiven Karte) genutzt, um das öffentliche Bewusstsein für dieses Thema zu stärken und die weitere Erforschung dieses Problems zu unterstützen.

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Projektphasen

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• Phase 1: Forschung und Proof-of-Concept
  In dieser Phase werden wir ein erstes MVP ML-Modell auf der Grundlage öffentlicher Daten erstellen. Es wird in der Lage sein, den Meeresmüll, seine Klasse und die Größe der Müllflecken auf öffentlichen Satellitenbildern zu identifizieren.

• Phase 2: Sammeln weiterer Daten und Verbesserung des Modells
  Bei Bedarf werden wir zusätzliche Daten sammeln und labeln, die auf bekannten Müllflecken im Meer aus bestehenden strukturierten Erhebungen basieren, um unser Modell neu zu trainieren und seine Genauigkeit zu verbessern. Um diesen Schritt zu beschleunigen, planen wir, unüberwachte oder halbüberwachte Lernmethoden unter Verwendung der Ergebnisse aus Phase 1 einzusetzen.

• Phase 3: Erstellung einer Plattform
  Wir werden eine Online-Anwendung/Plattform erstellen, die öffentliche Satellitendaten in Echtzeit aufnimmt, sie im Hinblick auf Meeresmüll auswertet und dem Endnutzer die Ergebnisse auf einer interaktiven Karte anzeigt.

• Phase 4: Betrieb der Plattform
  Unsere Plattform wird für jedermann zugänglich sein, insbesondere für Umweltschützer, Forscher, gemeinnützige Organisationen und Regierungsorganisationen, die Daten über Meeresmüll für ihre Arbeit benötigen (z. B. für wissenschaftliche Forschung, Reinigungsmaßnahmen, öffentliches Bewusstsein und Transparenz).

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Aktueller Stand

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Phase 1 läuft bereits.

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Show Case: Link

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Möglichkeiten zur Mitwirkung

 

Wir sind derzeit auf der Suche nach MI- und Fachexperten, die bereit sind, als Freiwillige zum Projekt beizutragen.

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Wir wären auch sehr dankbar für Geld- oder Sachspenden zur Unterstützung dieser Initiative.