Die Ozeane unseres Planeten sind voller Plastikmüll – zwischen 26 und 66 Millionen Tonnen größere und kleinere Kunststoffreste befinden sich Schätzungen zufolge im Meer. Ein Teil davon wird im Laufe der Zeit zu Mikroplastik zerrieben, gemeinsam mit größeren Resten sinkt dieser Müll allmählich in die Tiefe und lagert sich am Meeresboden ab. Für viele Tiere im Ozean sind die Plastikteile eine akute Bedrohung, denn oft fressen sie sie irrtümlich und verenden dann daran.
Erst kartieren, dann einsammeln
Was aber tun? Wie kann man wenigstens die größeren Plastikteile aus dem Wasser bekommen? Bisher konzentrieren sich die Reinigungsmaßnahmen vor allem auf Küsten und die Wasseroberfläche, denn den Meeresboden zu säubern ist aufwändig, teuer und für Taucher oft gefährlich. Deshalb entwickeln nun Wissenschaftler der Technischen Universität München gemeinsam mit acht europäischen Partner-Instituten im EU-Project „SeaClear“ ein Robotersystem, das künftig den Unterwassermüll einsammeln soll.
Das System setzt sich aus vier Roboter-Komponenten zusammen: Ein autonom fahrendes Roboter-Boot führt einen ersten Scan des Meeresbodens durch und lokalisiert dabei größere Müllansammlungen. Dann wird ein Beobachtungs-Roboter ins Wasser gelassen, der den Müll in der Tiefe aufspürt und Nahaufnahmen des Meeresbodens liefert. Bei guten Sichtverhältnissen sorgt zusätzlich eine Drohne aus der Luft dafür, dass weiterer Müll im Wasser erkannt wird. Alle Informationen dieser “Müllspäher” werden dann zu einer virtuellen Karte kombiniert. Diese dient einem Sammelroboter als Grundlage, der dann die Punkte in der Karte abfährt und den Müll mithilfe eines Greifers in einen Sammelkorb legt.
Lernfähigkeit hilft Robotern in der Unterwasserwelt
Was in der Theorie einfach klingt, ist in der Praxis für autonom agierende Roboter aber nicht einfach: “Autonome Roboter für den Einsatz Unterwasser zu entwickeln stellt eine ganz besondere Herausforderung“ erklärt Stefan Sosnowski, Technischer Leiter des SeaClear-Projekts von der TU München. Denn anders als an Land herrschen im Wasser ganz besondere Bedingungen. „Sobald ein Stück Müll identifiziert und geortet wurde, muss sich der Roboter zunächst in dessen Nähe bewegen. Dabei kann er mitunter auf starke Strömungen treffen, gegen die er sich durchsetzen muss. Das richtig auszusteuern, ist unsere Aufgabe im SeaClear-Projekt.”
Dafür verwendet das Team Methoden des maschinellen Lernens. Eine künstliche Intelligenz lernt, wann und unter welchen Bedingungen sich der Roboter auf eine bestimmte Weise bewegen muss, um sein Müllstück greifen zu können. “Eine weitere Herausforderung ist, dass wir nicht die gewohnte Rechenleistung wie an Land zur Verfügung haben” sagt SeaClear-Projektkoordinatorin Sandra Hirche von der TU. „Es gibt keine Anbindung an große Rechenzentren mit Hochleistungscomputern. Die Algorithmen, die wir entwickeln, müssen daher möglichst effizient und ressourcenschonend sein.”
