Liebe Freunde,
dieses Mal haben wir eine sehr aufregende Neuigkeit mit Euch zu teilen: Wir haben vor kurzem mit unserem nächsten Projekt begonnen – Erkennung von Meeresmüll über Satelliten!
Bei diesem Projekt geht es um die Entwicklung eines Computer-Vision-Systems, das in der Lage ist, Meeresmüll in den Ozeanen anhand von Satellitenbildern in (fast) Echtzeit zu erkennen. Die Ergebnisse dieses Projekts werden Forschern, Umweltschützern, Aktivisten, Behörden und anderen Organisationen kostenlos zur Verfügung stehen.
Über 70 % unseres Planeten sind von Wasser bedeckt, und über 95 % der Gewässer sind Meere und Ozeane. Meeresmüll stellt eine große ökologische Bedrohung für die marinen Ökosysteme dar. Es kann Meereslebewesen töten, ihren Lebensraum einschränken, Schifffahrt stören und zum Verlust der biologischen Vielfalt führen. Durch die Zersetzung von Plastik in Mikroplastik können winzige giftige Partikel auch von Wasserlebewesen aufgenommen werden, wodurch die giftigen Partikel die Nahrungskette hinaufwandern und schließlich die Gesundheit der Menschen bedrohen.
Daher sind die Reinigung der Meere und die Verhinderung einer weiteren Verschmutzung der Meere für unseren Planeten und unsere Gesundheit äußerst wichtig. Um dies zu ermöglichen, ist es wichtig zu wissen, wo sich Abfälle im Meer befinden. Gegenwärtig wird die Lage der Abfälle im Meer hauptsächlich durch lokale Erhebungen und Beobachtungen am Boden oder 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.
In unserem Projekt zur Erkennung von Meeresmüll werden wir ein Computer-Vision-System entwickeln, das zur Verbesserung des derzeitigen Status quo beitragen kann und eine bessere faktenbasierte strategische Entscheidungsfindung sowie eine bessere Koordinierung der Reinigungsmaßnahmen im Meer ermöglicht. Darüber hinaus planen wir, die Ergebnisse dieses Systems in Form einer öffentlich zugänglichen interaktiven Karte zu präsentieren, um die Forschung zu diesem Problem voranzutreiben und die Öffentlichkeit für dieses Thema zu sensibilisieren.
Dieses Projekt ist aus mehreren Gründen ein ganz besonderes für MI4People: Erstens ist es unser erstes Projekt, das sich auf den Umweltschutz konzentriert - ein Thema, das von Tag zu Tag wichtiger wird. Zweitens wird es nicht von Freiwilligen allein durchgeführt, sondern gemeinsam mit der deutschen Data Science Consulting Agentur Alexander Thamm! Dieses großartige Unternehmen hat dieses Projekt ermöglicht, indem es seine hochqualifizierten und motivierten Mitarbeiter Arne Hartz, Anastasia Heide und Leonard Rosen zur Verfügung gestellt hat, die pro bono mit uns arbeiten! MI4People bedankt sich ganz herzlich bei ihnen für ihr außergewöhnliches Engagement! Und ein ganz besonderer Dank geht an Dr. Johannes Nagele und Wolfgang Reuter von Alexander Thamm, die diese tolle Zusammenarbeit mit initiiert haben! Weitere Details zum Projekt finden Sie unter: https://de.mi4people.org/marinelitterdetectionviasatellites
Und all diese großartigen Erfolge wären ohne Sie und alle anderen Unterstützer nicht möglich! Deshalb möchten wir Ihnen im Namen aller MI4People-Freiwilligen ein großes DANKESCHÖN sagen 😊!
Im weiteren Verlauf des Newsletters haben wir, wie fast jeden Monat, einige interessante Beispiele dafür gesammelt, wie maschinelle Intelligenz (MI) zum Wohle der Allgemeinheit eingesetzt werden kann - in dieser Ausgabe konzentrieren wir uns darauf, wie MI beim Schutz der Meeresumwelt und der Arten hilft (oder helfen kann). Also, viel Spaß beim Lesen dieses Newsletters, setzen Sie Ihre Skilld zur Unterstützung des Gemeinwohls in die Tat um, und lassen Sie uns gemeinsam die Welt zu einem besseren Ort für uns alle machen!
Ihr MI4People-Team
Aus der Welt um uns herum
KI/ML helfen dabei den Zustand unserer Ozeane zu verstehen
Da die Ozeane ein wichtiger Teil unseres Planeten sind, hat ihr Wohlergehen direkte Auswirkungen auf uns. Je besser wir also den Zustand der Ozeane verstehen, desto besser können wir sie vor einer Vielzahl durch den Menschen verursachten Stressfaktoren schützen. Laut Ocean Assessment ist die Zeit für die Bewältigung dieser Stressfaktoren und die Rettung der Meeresumwelt von entscheidender Bedeutung.
Das norwegische Lofoten-Vesterålen Ocean Observatory (LoVe Ocean) ist sehr aktiv bei der Beobachtung von Zustand unserer Ozeane und hat viele Daten gesammelt. LoVe Ocean und das Institute of Marine Research (IMR) haben sich mit Capgemini zusammengetan, um Erkenntnisse aus diesen großen Datenmengen zu gewinnen. Capgemini wiederum nutzte die Stärken von KI/ML und der AWS-Cloud-Plattform, um eine Lösung zu entwickeln, die sehr große Datensätze schnell und effizient durchsuchen kann und so die Überwachung, Verwaltung und Erforschung der Unterwasserwelt des Ozeans ermöglicht.
Einige der Ergebnisse dieser LoVe Ocean- und IMR-Arbeit werden dem Norwegischen Meeresdatenzentrum zur weiteren Verbreitung und Verarbeitung zur Verfügung gestellt. Auch die Vereinten Nationen sind an dieser Initiative beteiligt, so dass die Erkenntnisse aus dieser Arbeit in die internationale Politik für eine nachhaltige Meereswirtschaft einfließen werden. Weitere Informationen finden Sie in dieser Artikelserie.
Eine intelligente farbbasierte Analyse der Meeresgesundheit durch "OC-SMART"
Eine besondere Art von Ozeandaten, nämlich seine Farbe, kann ein nützlicher Indikator für den Zustand des Ozeans sein. Das Ocean Color - Simultaneous Marine and Aerosol Retrieval Tool (OC-SMART) wurde für die Analyse von Daten entwickelt, die von Satelliten-Farbsensoren gewonnen wurden, und hilft Forschern, effizient Informationen über den Zustand der Ozeane auf globaler Ebene zu sammeln. Diese Plattform für maschinelles Lernen analysiert die Farbe von Küstengewässern und offenen Gewässern, um den Zustand des Ozeans zu bestimmen. Die von OC-SMART gesammelten Daten berücksichtigen Faktoren wie Verschmutzung und Chlorophyllkonzentration auf der ganzen Welt, um ein umfassendes Verständnis für den Gesundheitszustand der Ozeane zu erhalten.
Erkennung von Plastikverschmutzung in den Flüssen Asiens mithilfe von KI/ML
Wie im Leitartikel dieses Newsletters erwähnt, hat die Plastikverschmutzung in Gewässern viele schwerwiegende schädliche Auswirkungen. Das Projekt CounterMEASURE des Umweltprogramms der Vereinten Nationen (UNEP) setzt mit Unterstützung des Geoinformatikzentrums (GIC) am Asian Institute of Technology KI/ML ein, um eine Kombination aus Geodaten und von Freiwilligen zur Verfügung gestellten Bildern von Müll zu analysieren, um das Ausmaß und die Auswirkungen der Plastikverschmutzung im Mekong zu bewerten. Solche Analysen sind entscheidend für das Verständnis der Plastikverschmutzung in den Ozeanen, die von den Flüssen in diese gebracht werden. In diesem Zusammenhang unterstützt KI/ML auch die Citizen Science, die sich für das Wohlergehen unseres Planeten einsetzt.
Beschleunigung der Ozeansäuberung durch KI/ML
Eine niederländische gemeinnützige Organisation namens The Ocean Cleanup entwickelt technologiebasierte, nachhaltige Lösungen für die Reinigung der Ozeane von Plastikverschmutzung sowie für das Aufspüren und Abfangen von Plastikverunreinigungen in den Flüssen, bevor sie den Ozean erreichen können. Diese Lösungen verwenden eine Vielzahl von Bildanalysen, die einen erheblichen manuellen Anteil haben, was diese Lösungen mühsam und langsam macht. Durch den Einsatz einer Reihe von cloudbasierten Microsoft-Technologien aus der Microsoft Azure-Plattform, einschließlich der Azure Machine Learning Cloud Services, wurden diese manuellen Prozesse zur Bilderkennung in (fast) automatische Prozesse umgewandelt, wodurch der gesamte Reinigungsprozess kosteneffizienter und erheblich beschleunigt wurde.
Schlussbemerkungen
Wie wir an den verschiedenen Beispielen in diesem Newsletter gesehen haben, sind die KI/ML-Technologien weit genug fortgeschritten und können uns in den richtigen Anwendungsfällen dabei helfen, unsere Arbeit für das Gemeinwohl besser zu erledigen. In diesem Newsletter haben wir uns auf das Thema der Gesundheit der Meeresumwelt konzentriert, da es für die allgemeinen Fragen der Nachhaltigkeit und des Schutzes der biologischen Vielfalt entscheidend ist. In früheren Newslettern haben wir KI/ML-Anwendungen in verschiedenen anderen Bereichen des Gemeinwohls vorgestellt. Weitere Beispiele und Diskussionen dazu finden Sie auf der MI4People-Website.