Immer wieder verheddern sich Schildkröten, Krebse und auch Meeressäuger in sogenannten Geisternetzen.
Netze können Walen gefährlich werden
(Foto: Susanne Gugeler)
Künstliche Intelligenz findet Netze
Laut WWF landen jedes Jahr schätzungsweise knapp 50.000 Tonnen verloren gegangener Fischernetze in den Ozeanen.
Gemeinsam mit Accenture und Microsoft hat der WWF eine Initiative ins Leben gerufen, um mehr Geisternetze bergen zu können.
Diese sollen in Zukunft mit der Künstlichen Intelligenz aufgespürt werden.
Mithilfe der KI-gestützten Plattform GhostNetZero.ai werden hochauflösende Sonardaten vom Meeresboden automatisch ausgewertet und Stellen markiert, an denen sich vermutlich Geisternetze befinden.
Datenmengen werden genutzt
„Geisternetze gefährden Meerestiere sowie Ökosysteme und machen einen erheblichen Teil des Plastikmülls im Ozean aus, aber sie sind unter der Wasseroberfläche unsichtbar und ihre Ortung ist aufwändig. Die Kombination aus Sonarsuche und KI-gestützter Erkennung ermöglicht einen Quantensprung: Überall auf der Welt wird der Meeresboden kartiert, es existieren gewaltige Datenmengen. Wenn wir vorhandene Bilddaten aus vielbefischten Meereszonen gezielt prüfen können, ist das ein wirklicher Gamechanger für die Suche nach Geisternetzen. Wir hoffen, dass sich Forschungsinstitute, Behörden und Unternehmen an der Zusammenarbeit beteiligen“, sagt Gabriele Dederer, Forschungstaucherin und Projektleiterin Geisternetze des WWF Deutschland.
Und auch die WWF-eigene Sonarsuche lässt sich KI-gestützt auf größere Meeresflächen ausdehnen.
Viele Fischerei-Gerätschaften treiben im Meer
Als Geisternetze werden alle Gerätschaften bezeichnet, die von Fischereischiffen ins Meer gelangen. Dabei handelt es sich um herrenlose Netze, aber auch um Leinen, Taue oder Köderhaken, Reusen und andere Fangkäfige.
Etwa zwei Prozent der Fischereiausrüstung landet im Meer. Das sind Zehntausende Quadratkilometer Stellnetze und Ringwadennetze, dazu kommen Hunderttausende Kilometer Langleinen.
Außerdem verschärft die Zersetzung des Fischereigeräts in kleine Stücke und Fasern die Mikroplastikbelastung der Ozeane.
Hohe Treffergenauigkeit
Die Treffergenauigkeit der KI liegt offenbar bei 90 Prozent.
Sie wird nun weiter trainiert, um zum Beispiel Unterseekabel von Netzen zu unterscheiden.
(Quelle: WWF)