Das Projekt AI for Detecting Ocean Plastic Pollution with Tracking (ADOPT) der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) erkennt und verfolgt Plastikmüllteppiche in den Ozeanen mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) und Driftprognosen. Laut der Mitteilung wird das Projekt vom EPFL-Labor für Computerwissenschaft für Umwelt und Erdbeobachtung (ECEO) und dem Swiss Data Science Center (SDSC) in Zusammenarbeit mit der Universität Wageningen in den Niederlanden durchgeführt. Das Projekt soll zwei Arten von Systemen entwickeln. „Mit dem einen identifizieren wir den Abfall anhand von Satellitenbildern“, wird Emanuele Dalsasso, wissenschaftlicher Mitarbeiter im ECEO-Labor, in der Mitteilung zitiert. „Das andere soll vorhersagen, wohin sie sich bewegt haben werden zu dem Zeitpunkt, an dem ein Eingriff möglich ist, in der Regel innerhalb von 24 Stunden.“ Das Projekt ADOPT nutzt die Sentinel-2-Satelliten der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) und erzielt Ergebnisse mit einer Auflösung von 10 Metern pro Pixel. Die KI wurde anschliessend an PlanetScope angepasst, eine Konstellation aus Hunderten von Nanosatelliten, die täglich Bilder mit einer Auflösung von 3 bis 5 Metern pro Pixel liefern. Das System erkennt mehrere hundert Meter lange Müllhalden, sogenannte Windrows, mit einer hohen Konzentration an Kunststoffen. Für die Driftprognose kombiniert das SDSC physikalische Wind- und Strömungsmodelle mit maschinellem Lernen, um Verzerrungen zu korrigieren. Die KI wird anhand von GPS-ausgestatteten Treibbojen trainiert, die seit den 90er Jahren verfolgt werden. Das ADOPT-Projekt endet im Herbst 2026 nach zweijähriger Finanzierung. ce/gp