Von der Chemie zur Umwelt-KI

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Christoph Tholen forscht am DFKI für den Meeresschutz

„Es hilft, wenn man sich für das Thema begeistert, an dem man arbeitet“, erzählt Christoph. Daran hat er sich während seines Karrierewegs orientiert – Naturwissenschaften und Technik haben ihn angetrieben, beruflich etwas zu erreichen. Seine erste Station nach der Schule war die Ausbildung zum Chemikanten, die zweite sein Meister. Nachfolgend entschied er sich noch für ein Maschinenbaustudium mit anschließender Promotion. Passt das zusammen? „Meine Ausbildung war sehr verfahrenstechnisch orientiert, auch wenn es der Name nicht direkt vermuten lässt. Maschinenbau passt sehr gut dazu. In den ersten Semestern kam viel Chemie und Physik vor, was mir aufgrund meiner Ausbildung leicht fiel und Spaß machte“, erinnert er sich. Durch die Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter, also ein Job in der Forschung, lag für ihn die Promotion nahe.

Als Maschinenbauingenieur hält Christoph an Bord des Projektes den Überblick sowie die Entwicklung auf Kurs. Momentan steuern er und das Team auf eine neue Herausforderung zu: Sie wollen nicht mehr nur Drohnen, sondern auch Flugzeuge zur Plastiksuche nutzen. Drohnen fliegen in geringer Flughöhe. Die Fläche, die die Kameras in bestimmter Zeit erfassen, ist begrenzt. Wenn Bilder von einem Flugzeug gemacht werden, das höher fliegt, ist die Fläche natürlich größer. Laut Christoph, wäre das kein zusätzlicher Aufwand: „Es gibt regelmäßige Kontrollflüge, um nach Ölverschmutzungen zu suchen. Wenn man diese Flugzeuge zudem nach Plastik Ausschau halten lässt, muss man nicht zusätzlich fliegen. Das spart Kosten und Emissionen.“ Ganz so einfach geht es dann aber doch nicht. Hier kommen Forschung und Entwicklung ins Spiel. Für die neue Flughöhe muss sichergestellt werden, dass die aufgenommenen Bilder immer noch so gut sind, dass die KI erkennen kann, wo sich Plastikmüll befindet. Das ist ein Zusammenspiel aus Bildoptimierung und Maschinellem Lernen. Die Forscher*innen trainieren die KI mit vielen neuen Bildern, also mit Daten. So lernt das System, auch aus anderer Höhe und Perspektive Plastikmüll zu erkennen und richtig einzuordnen.