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Projekt | AI-REEFSHIELD

Laufzeit:
Al-driven Robotic Ecosystem Exploration Framework for Securing Habitat Integrity and Life Diversity

Al-driven Robotic Ecosystem Exploration Framework for Securing Habitat Integrity and Life Diversity

Das Projekt „AI-REEFSHIELD“ zielt auf die Entwicklung eines KI-gestützten Lern- und Robotiksystems zur Überwachung mariner Renaturierungsflächen, insbesondere zur Wiederansiedlung der Europäischen Auster in der Nordsee. Durch ein autonomes Unterwasserfahrzeug (AUV), ausgestattet mit Hochleistungskameras und KI-Algorithmen, sollen großflächige Riffbereiche präzise, effizient und mit weniger menschlichem Eingreifen erfasst werden. Dies soll die bisherigen kosten- und emissionsintensiven Monitoringmethoden ablösen. Der innovative Ansatz umfasst einen erklärbaren Active Vision Ansatz für das gezielte autonome Monitoring und vereint somit Ansätze des maschinellen Sehens, des Reinforcement Learnings, der erklärbaren KI (XAI) sowie modellbasierte Lernverfahren. Nebe Umwelt- und Klimaschutzzielen verfolgt das Projekt auch die Verbesserung der Biodiversitätsüberwachung. Das System wird im Pilotgebiet der Austernriffe im Naturschutzgebiet Borkum Riffgrund validiert und soll auf andere Umweltanwendungen übertragbar sein.

Partner

Universität Bremen

Alfred-Wegener-Institut Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung

Kontakt

Dr.-Ing. Rebecca Adam Dr.-Ing. Bilal Wehbe

Keyfacts

Fördergeber

BMUV - Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz

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BMUV - Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz