„PlasticObs_plus“ – Kunststoffabfälle gezielt erkennen

Kunststoffabfälle in Gewässern und im Meer sind ein Umweltproblem. Das KI-gestützte Projekt „PlasticObs_plus“ will die Quellen, Verbreitungswege und Ansammlungspunkte des Mülls detektieren, um die Verschmutzung gezielt bekämpfen zu können.

Entdecken und quantifizieren
Ein Konzept für den Einsatz multispektraler Kameras auf Drohnen sowie Verfahren zur Bestimmung des Plastikmülls auf Flüssen und an Stränden erarbeiteten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) bereits im Oktober 2010. Dazu nutzten sie im Rahmen eines Weltbank-Projekts, das auf die Bekämpfung der Plastikverschmutzung rund um die kambodschanischen Städte Phnom Penh, Siem Reap und Sihanoukville abzielte, den Einsatz multispektraler Kameras auf Drohnen für Verfahren zur Bestimmung des Plastikmülls auf Flüssen und an Stränden. Und entwickelten einen Machine-Learning-Algorithmus namens Aplastic-Q („aquatic plastic litter detector and quantifier system“), den sie zunächst an räumlich sehr hochaufgelösten RGB-Bildern trainierten, die bei Luftaufnahmen in Kambodscha aus einer Höhe von sechs Metern entstanden.

Laut DFKI basiert der Algorithmus auf künstlichen neuronalen Netzen, die sich besonders gut für das maschinelle Lernen im Bereich der Bilderkennung eignen. Mit zwei Komponenten, dem Plastikmüll-Detektor und dem Plastikmüll-Quantifizierer, können die in viele kleinere Bildbereiche unterteilten Aufnahmen nacheinander analysiert werden. Dabei lassen sich mit einer Genauigkeit von etwa 83 Prozent Wasser, Sand, Vegetation und Plastikmüll unterscheiden. Als Resultat können die Dichte der Plastikabfälle und deren Materialart sowie Anzahl ermittelt werden.

Mit Flugzeugen und Drohnen
Mit diesen Voraussetzungen hat sich das DFKI nun unter der Leitung von Professor Oliver Zielinski im Bereich „Marine Perception“ an das vom Bundesumweltministerium finanzierten Vorhaben „PlasticObs_plus“ gewagt. Mit Hilfe eines gekoppelten KI-Systems sollen luftgestützt durch Flugzeuge und Drohnen auf Gewässern schwimmende sowie angespülte Plastikabfälle detektiert werden, um Quellen und Verbreitungswege des Mülls zu identifizieren. Der Einsatz von maschinellem Lernen und weiteren KI-Techniken hilft dabei, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu unterstützen.

Das Projektteam bezieht dabei Netzwerkpartner aus der Umweltüberwachung und der Küstenforschung ein und stellt zudem 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 sollen die zeitliche Verteilung und Vektoren von Plastikverschmutzung graphisch in Karten dargestellt sowie Informationen über die Zusammensetzung des Mülls zur Verfügung gestellt werden.

Mit Leuchtturmcharakter
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.

www.dfki.de

(Erschienen im EU-Recycling Magazin 08/2022, Seite 18, Screenshot: DFKI / YouTube-Video)