Für den umweltverträglichen Betrieb von Offshore-Windparks und den Schutz der Artenvielfalt ist eine nachhaltige Überwachung der Meeresumwelt unerlässlich. Im Projekt SeaMe bringt RWE führende Forschungspartner zusammen, um gemeinsam innovative Technologien für ein ganzheitliches Ökosystem-Monitoring zu entwickeln. Damit sollen teure, invasive und CO2-intensive Methoden ersetzt werden. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) stattet dazu ein autonomes Unterwasserfahrzeug mit ozeanographischen Sensoren und Methoden der Künstlichen Intelligenz aus, um eine sichere Navigation und präzise Datenerfassung zu gewährleisten.
Mit dem Projekt SeaMe (Sustainable Ecosystem Approach in Monitoring the Marine Environment) verfolgt RWE das Ziel, ein umfassendes Verständnis der Wechselwirkungen zwischen Offshore-Windparks und dem lokalen Ökosystem zu erlangen. Dazu wird ein fundierter wissenschaftlicher Ansatz mit innovativen und umweltfreundlicheren Monitoring-Technologien auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert. Mit Hilfe von Flugdrohnen, Umwelt-DNA-Analysen und autonomen Unterwasserfahrzeugen sollen nachhaltige Methoden etabliert werden, die CO2-Emissionen reduzieren und zugleich die Belastung für das marine Leben minimieren.
Die gleichzeitige Erfassung physikalischer und biologischer Daten ermöglicht eine umfassende Bewertung des Ökosystems Meer. Dabei werden auch oft vernachlässigte Teile des Ökosystems wie Phytoplankton (mikroskopisch kleine Algen) und Zooplankton (z.B. Krill) berücksichtigt, die eine zentrale Rolle in der marinen Nahrungskette spielen.
Weiterentwicklung des AUV DeepLeng
Das DFKI Robotics Innovation Center entwickelt in SeaMe das autonome Unterwasserfahrzeug (AUV) DeepLeng weiter, um es für das Monitoring in Offshore-Umgebungen zu optimieren. Dafür statten die Bremer Forschenden das AUV mit einem multimodalen ozeanographischen Sensorsystem aus, das physikalische Parameter wie Wassertemperatur, Salzgehalt und Sauerstoffgehalt präzise erfassen kann. Diese Daten sind für eine fundierte ökologische Analyse unerlässlich, da sie wertvolle Einblicke in die Lebensbedingungen in den Gewässern von Windparks liefern.
Zusätzlich entwickeln die Forschenden ein KI-gestütztes Videoüberwachungssystem, mit dem das AUV Fische und Meeressäuger erkennen kann. Diese Technologie basiert auf maschinellem Lernen und Bildverarbeitung und ermöglicht es dem Roboter, kontinuierlich zu lernen und seine Fähigkeiten zur Erkennung von Meereslebewesen zu verbessern. So soll die KI-gestützte Bildanalyse invasive und emissionsintensive Methoden wie die Schleppnetzfischerei ersetzen und ein präzises und kontinuierliches Monitoring der Meeresfauna direkt vor Ort ermöglichen, ohne die Lebensräume zu stören.
Optimierung der Systemfähigkeiten für den Offshore-Einsatz
Ein weiterer Schwerpunkt der DFKI-Arbeiten ist die gezielte Vorbereitung des Systems auf den Offshore-Einsatz. Dazu werden seine Fähigkeiten erweitert und bestehende Funktionen optimiert, um den anspruchsvollen Einsatzbedingungen gerecht zu werden. Dies umfasst unter anderem Verbesserungen in der Kommunikation, die Implementierung erweiterter Sicherheitsmaßnahmen wie die Fähigkeit zum Notauftauchen sowie die Erhöhung der Robustheit des Systems.
Die Navigation im offenen Ozean stellt eine besondere Herausforderung dar, da die Bedingungen variieren und das AUV auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren muss. Dafür entwickeln die Forschenden intelligente Algorithmen, die es dem Roboter ermöglichen, sicher durch die Gewässer zu manövrieren, Hindernisse zu erkennen und ihnen auszuweichen, ohne die Missionsziele zu gefährden.
Umfangreiche Labortests und Feldversuche
Neben umfangreichen Labortests in der europaweit einzigartigen, rund 1.300 Quadratmeter großen Maritimen Explorationshalle des DFKI in Bremen sind Feldversuche im Testzentrum für Maritime Technologien auf Helgoland geplant, um die Ozeantauglichkeit und die Sicherheitsfunktionen des AUV zu überprüfen.
In der zweiten Projektphase findet im RWE-Offshore-Windpark Kaskasi, rund 35 Kilometer nördlich von Helgoland, eine umfangreiche Testkampagne mit einer Vielzahl von Einzeltests unter realen Bedingungen statt. Mit einer Leistung von 342 Megawatt kann der Windpark rechnerisch rund 400.000 Haushalte mit Strom versorgen. Unterstützt werden die Tests von einem RWE-Betriebsteam, das die Integration der von den Forschungspartnern entwickelten Technologien in die Offshore-Umgebung begleitet.