{"id":22443,"date":"2020-09-03T08:36:43","date_gmt":"2020-09-03T06:36:43","guid":{"rendered":"https:\/\/php8.plastv.de\/?p=22443"},"modified":"2020-09-01T14:38:53","modified_gmt":"2020-09-01T12:38:53","slug":"fraunhofer-im-einsatz-fuer-plastikfreie-meeresboeden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plas.tv\/?p=22443","title":{"rendered":"Fraunhofer im Einsatz f\u00fcr plastikfreie Meeresb\u00f6den"},"content":{"rendered":"
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86 Millionen Tonnen Kunststoffe schwimmen nach Sch\u00e4tzungen des WWF in den Ozeanen \u2013 mit verheerenden Folgen f\u00fcr Meerestiere, Natur und letztlich f\u00fcr uns Menschen. Die l\u00e4ndergro\u00dfen schwimmenden Plastikstrudel sind nur die Spitze des Eisbergs: Rund 90 Prozent des M\u00fclls landen auf den Meeresb\u00f6den. Im Projekt SeaClear will das Fraunhofer-Center f\u00fcr Maritime Logistik und Dienstleistungen CML zusammen mit einem internationalen Partnernetzwerk erstmals dort aufr\u00e4umen. Ein Interview mit den Projektverantwortlichen Johannes Oeffner und Cosmin Delea. <\/b><\/p>\n<\/div>\n<\/article>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Im Projekt SeaClear wollen Sie k\u00fcnftig M\u00fcll vom Meeresboden sammeln. Warum?<\/b><\/h4>\n

Oeffner:<\/b> Die Verschmutzung der Meere ist eines der wichtigsten globalen Probleme. Sie hat Auswirkungen auf Umwelt, Wirtschaft, Sicherheit, Gesundheit und Kultur. Da vor allem Kunststoffe schwer abbaubar sind, werden sie voraussichtlich Hunderte von Jahren im Meer bleiben. Wenn man bedenkt, dass die Kunststoffproduktion sich Prognosen zufolge bis 2050 vervierfachen k\u00f6nnte, haben wir ein immenses Problem, wenn wir nicht handeln. Laut dem Weltwirtschaftsforum WEF betrug im Jahr 2014 das Verh\u00e4ltnis von Kunststoffen zu Fischen 1 zu 5 \u2013 2050 k\u00f6nnte es dann genau so viel Plastikm\u00fcll wie Fische geben.<\/p>\n

Es gibt bereits viele Ans\u00e4tze, um den Plastikm\u00fcll von der Meeresoberfl\u00e4che zu fischen. Wie ist ihr Konzept?<\/b><\/h4>\n

Oeffner:<\/b> Wir konzentrieren uns erstmals auf die S\u00e4uberung des Meeresbodens, vor allem in K\u00fcstengebieten, wo die Verschmutzung besonders stark ist. Im SeaClear-Konzept vernetzen wir verschiedene Roboterfahrzeuge miteinander. Ein autonom fahrendes oder ferngesteuertes Mutterschiff (USV) an der Oberfl\u00e4che wird durch zwei Unterwasser-Roboter (ROV) und eine Flugdrohne (UAV) unterst\u00fctzt. Die Drohne und einen Roboter setzen wir f\u00fcr die Kartierung des M\u00fclls auf der Oberfl\u00e4che und in der Wassers\u00e4ule ein. Der zweite Roboter sammelt an Hand dieser Informationen den kartierten M\u00fcll mit einem Greifarm und einer Saugvorrichtung am Meeresboden und bringt ihn zum Sammelbeh\u00e4lter am Schiff.<\/p>\n

Welche Technologien stecken dahinter?<\/b><\/h4>\n

Delea:<\/b> Zur synchronen Steuerung aller autonomen Fahrzeuge nutzen wir Multi-Agenten-Steuerungstechniken f\u00fcr heterogene Roboter. Das hei\u00dft, die Positions\u00e4nderung eines Roboters muss von den anderen Robotern best\u00e4tigt werden. Jeder Roboter verf\u00fcgt \u00fcber die eingebaute Funktion, um diese \u00c4nderungen ohne die Intervention von Menschen zu verarbeiten. Aber wir geben nur einen Befehl f\u00fcr einen Roboter und die anderen passen sich an. Um die Abf\u00e4lle aus der Meeresfauna und -flora zu erkennen und zu klassifizieren, verwenden wir Deep Learning-Algorithmen. Spezifisch kombinieren wir verschiedene sensorische Systeme wie traditionelle und Multispektralkameras oder akustische Sensoren, um relevante Daten \u00fcber die Gew\u00e4sser zu erhalten und, nach mehreren Training-Sessions, den M\u00fcll zu erkennen und klassifizieren.<\/p>\n

Wie werden die autonomen Roboter trainiert?<\/b><\/h4>\n

Delea:<\/b> Erkennung und Klassifizierung ben\u00f6tigen intensives Training. F\u00fcr beides werden in den ersten Schritten Informationen aus \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Quellen verwendet, etwa gro\u00dfe Online-Datenbanken, die Filmmaterial \u00fcber das Leben in den Meeresgew\u00e4ssern liefern. Dann f\u00fchren wir ein weiteres Training mit Dummy-Targets durch. Vor den endg\u00fcltigen Demonstrationen gibt es dann noch vorl\u00e4ufige Versuche zur Bewertung der Leistung.<\/p>\n

Nun sind K\u00fcstengebiete ja sehr unterschiedlich: Wo finden die Versuche statt?<\/b><\/h4>\n

Oeffner:<\/b> Wir testen die Technologien aktuell an zwei unterschiedlichen Standorten in zwei verschiedenen Szenarien in Tiefen von 20 bis 30 Metern. Im Hamburger Hafen wollen wir das Procedere in einem laufenden Hafenbetrieb mit bestehender Infrastruktur und festen Abl\u00e4ufen demonstrieren. Dieses Szenario konzentriert sich demnach auf den industriellen Hafenbereich. Das K\u00fcsten-Szenario in Dubrovnik, Kroatien, adressiert den Tourismussektor und zielt konkret auf die Gew\u00e4sserreinigung touristischer Hot-Spots ab. In beiden Gebieten gab es im Fr\u00fchjahr erste Tests. Nach einer Corona-bedingten Pause sind weitere Test in Dubrovnik im Sp\u00e4tsommer geplant.<\/p>\n

Was sind die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen im Projekt?<\/b><\/h4>\n

Delea:<\/b> Die Herausforderungen an den zwei Teststandorten sind verschieden: Die Hamburger Gew\u00e4sser sind aufgrund ihrer Tr\u00fcbung und geringen Sichtweite extrem schwierig zu analysieren. Derzeit gibt es keine klare Statistik \u00fcber Art und Menge der Unterwasserabf\u00e4lle. Hier wollen wir vor allem die Robustheit und einzelne Features des SeaClear-Systems weiterentwickeln und zur Marktreife bringen. Daf\u00fcr beziehen wir Interessenvertreter des Hamburger Hafens mit ein, um SeaClear als zuk\u00fcnftige Hafendienstleistung zu pr\u00fcfen. In Dubrovnik ist es vor allem schwierig, dass der Zugang der \u00d6ffentlichkeit nicht beschr\u00e4nkt werden kann. Dadurch ist eine Reihe zus\u00e4tzlicher Sicherheitsma\u00dfnahmen n\u00f6tig, die bei der Einf\u00fchrung des Systems ergriffen werden m\u00fcssen. Aber weil die Sicht in den Gew\u00e4ssern hier fast ideal ist, soll vor allem das Gesamtsystem validiert und gezeigt werden, was alles m\u00f6glich ist.<\/p>\n

Wie gehen Sie die Probleme an?<\/b><\/h4>\n

Delea:<\/b> Im Fall Hamburgs versuchen wir durch Fusion von verschiedener Sensoren eine relevante Kartierung zu erstellen, um so abzusch\u00e4tzen, welche Art von Unterwasserabf\u00e4llen in den Gew\u00e4ssern zu finden ist. Wegen der begrenzten Sicht kommen hier vor allem akustische Sensoren zum Einsatz. In Dubrovnik werden wir zus\u00e4tzliche Sicherheitsma\u00dfnahmen an der Flugdrohne installieren, aber auch mit Hilfe von Sensorik am Mutterschiff. Ziel ist es, Unsicherheiten zu minimieren und Kollisionsunf\u00e4lle zu vermeiden.<\/p>\n

Und wie stellen Sie sicher, dass keine fragilen \u00d6kosysteme wie Korallenriffs besch\u00e4digt werden?<\/b><\/h4>\n

Delea:<\/b> In Hamburg stellt sich die Frage ja nicht und auch der kroatische Teststandort hat wenige Korallenriffe. Das finale SeaClear System w\u00fcrde aber, wenn es auf Korallenriffe tr\u00e4fe, \u00fcber optische Sensoren und KI sicherstellen, dass diese nicht besch\u00e4digt werden und nur der M\u00fcll eingesammelt wird.<\/p>\n

Welchen Teil des Projekts verantwortet das Fraunhofer CML und welche Partner arbeiten noch am Projekt mit?<\/b><\/h4>\n

Oeffner:<\/b> Das CML ist technischer Koordinator des Projekts und verantwortlich f\u00fcr die Integration des Gesamtsystems sowie die Konzeptionierung und Entwicklung des Auffangbeh\u00e4lters, in dem der M\u00fcll gesammelt wird. Zudem entwickeln wir ein virtuelles \u00dcberwachungszentrum, das Befehle an die Roboter sendet und deren Daten weitergibt. Auch den Aufbau des Kommunikationsnetzes sowie der Server-Infrastruktur verantworten wir, um die SeaClear-Services \u00fcber Web-Schnittstellen f\u00fcr die diversen Clients bereitzustellen. Zudem sind ma\u00dfgeblich beteiligt: die Technischen Universit\u00e4ten in M\u00fcnchen, Delft, Dubrovnik und Cluj-Napoca Sowie SubSea Tech Marseille, Hamburg Port Authority und DUNEA Regional Development Agency Dubrovnik. Ziel ist, dass die beiden letztgenannten die finale Infrastruktur nach Projektabschluss auch betreiben und nutzen werden.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/article>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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