Unterwasser-Müllabfuhr: Roboter zusammenschließen Müll im Ozean | Regional

München – Düst kurzfristig die Unterwasser-Müllabfuhr durch unsrige Meere?

Solange bis zu 66 Mio. Tonnen Plastikmüll schwimmt durch Meere und Ozeane. Welcher Hauptanteil liegt hinaus dem Meeresboden – eine gewaltige Risiko zu Gunsten von Pflanzen und Tiere. Wohl dasjenige Zusammenschließen Unterwasser ist aufwendig und extrem teuer.

Ein Team jener Technischen Universität München (TUM) entwickelt im europäischen Kooperationsprojekt „SeaClear“ ein Robotersystem, dasjenige Hang Unterwasser ortet und einsammeln kann.

Dies System setzt sich aus vier einzelnen Roboter-Komponenten zusammen: Ein autonom fahrendes Roboter-Schiff führt vereinigen ersten Scan des Meeresbodens durch und lokalisiert unterdies größere Müllansammlungen. Dann wird ein Beobachtungs-Roboter ins Wasser gelassen, jener den Müll in jener Tiefsinn aufspürt und synchron weitere Informationen wie Nahaufnahmen des Meeresbodens an die Rechner liefert.

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C/o klarem Wasser und guten Sichtverhältnissen sorgt zusätzlich eine Drohne aus jener Luft zu diesem Zweck, dass weiterer Müll im Wasser erkannt wird. Somit kann eine virtuelle Speisenkarte erzeugt werden. Ein Sammel-Roboter fährt dann bestimmte Punkte an jener Speisenkarte ab und sammelt den Müll hinaus. In diesem Zusammenhang werden größere Teile mithilfe eines Greifers in einem Korb, jener mit dem Schiff verbunden ist, abtransportiert.

Die Forschungsteam des SeaClear-Projekts beobachtet die Unterwasser-Aktivitäten des Roboters am Monitor

Foto: The SeaClear Project

Autonome Roboter zu Gunsten von den Pfand Unterwasser zu prosperieren, bedarf neuer Lösungskonzepte. „Wenn ein Stück Müll identifiziert und geortet wurde, muss sich jener Roboter zunächst in dessen Nähe in Bewegung setzen. In diesem Zusammenhang kann er mitunter hinaus starke Strömungen treffen, gegen die er sich durchsetzen muss“, sagt Dr. Stefan Sosnowski, Technischer Sprossenstiege des SeaClear-Projekts am Lehrstuhl zu Gunsten von Informationstechnische Steuerung an jener TUM.

Zu diesem Zweck verwendet dasjenige Team Methoden des maschinellen Lernens. Eine Künstliche Intelligenz (KI) berechnet und lernt, zu welcher Zeit und unter welchen Bedingungen sich jener Roboter hinaus eine bestimmte Weise bewegt. So können genaue Vorhersagen verbleibend sein Verhalten getroffen werden.

„Eine weitere Herausforderung ist, dass wir nicht die gewohnte Rechenleistung wie an Nationalstaat zur Verfügung nach sich ziehen“, sagt Prof. Sandra Hirche, Leiterin des Lehrstuhls und SeaClear Projektkoordinatorin. „Es gibt keine Bindung an große Rechenzentren mit Hochleistungscomputern. Die Algorithmen, die wir prosperieren, sollen von dort möglichst effizient und ressourcenschonend sein.“

Erfolgsquote von 90%

Wenn dasjenige „SeaClear“-System einsatzfähig ist, soll es Unterwasserabfälle mit einer prognostizierten Quote von 80% klassifizieren und zu 90% siegreich einsammeln können – vergleichbar mit dem Lorbeeren beim Pfand von Tauchern.

Erste Versuche mit dem Urbild wurden im zehnter Monat des Jahres 2021 im kroatischen Dubrovnik durchgeführt. Im Mai 2022 soll es weitere Versuche im Hamburger Port verschenken.

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