Donau unter dem wachsamen Auge der Künstlichen Intelligenz – Ein neues System zur Überwachung der Flussqualität, entwickelt am FTN und dem Institut für KI

Quelle: Dnevnik

Sonntag, 06.07.2025.

23:45

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Donau (FotoAleksandar Parezanović) Donau

Die Wasserqualität in Flüssen ist entscheidend für Umwelt, Artenvielfalt und Gesundheit der Bevölkerung. Daher sind eine ständige Überwachung sowie angemessene und zeitnahe Maßnahmen zur Kontrolle und zum Schutz dieser Qualität erforderlich.

Um den Entscheidungsprozess zu verbessern und die Gesundheit der Flüsse zu fördern, haben die Fakultät für Technische Wissenschaften (FTN) der Universität Novi Sad und das Institut für Künstliche Intelligenz Serbiens im Rahmen des Projekts REWARDING ein Forschungsteam zusammengestellt, das sich auf die Entwicklung, Implementierung, Einrichtung und Demonstration eines Pilotsystems zur Erfassung und Analyse von Daten zur Wasserqualität in Wasserstraßen konzentriert.

- Kollegen der Abteilung für Energie, Elektronik und Telekommunikation der FTN arbeiten an einem Projekt zur Entwicklung des technischen Teils des Systems: intelligente Bojen und Drohnen, die Daten erfassen und über das Mobilfunknetz an die Systemzentrale zur Speicherung und Verarbeitung übertragen – erklärt Dr. Dejan Vukobratović, Professor an der Fakultät für Technische Wissenschaften und Leiter des Projekts REWARDING.

- Die Kollegen der Umweltschutzbehörde sind Fachexperten, die die Daten verstehen, während sich das Team des Instituts für Künstliche Intelligenz auf die Datenverarbeitung und die Entwicklung eines maschinellen Lernmodells konzentriert, das künftig eine wichtige Rolle bei der Vorhersage von Anomalien und der Warnung von Systemnutzern spielen kann. Der Kern des gesamten Systems besteht darin, die Überwachung der Flusswasserqualität zu verbessern, da es die Möglichkeit bietet, Daten zu erfassen und wichtige Indikatoren der Wasserqualität jederzeit und überall in Echtzeit zu überwachen.

Die Wasserqualität in Serbien wird in erster Linie von der Umweltschutzbehörde des zuständigen Ministeriums überwacht. Diese hat ein nationales Überwachungsnetz mit rund 120 Messstationen im ganzen Land an allen großen und mittelgroßen Flüssen eingerichtet: Donau, Theiß, Save, Drina, Morava usw. An diesen Messstationen werden in der Regel einmal im Monat Messungen durchgeführt, um physikalisch-chemische und biologische Parameter sowie spezifische chemische Verunreinigungen wie Schwermetalle, Pestizide, polyzyklische aromatische Kohlenwasserstoffe und Industrieabgase zu erfassen. Natürlich wird die Wasserqualität in Abhängigkeit von den hydrologischen Bedingungen und dem möglichen Verschmutzungsgrad an einigen Standorten häufiger überwacht, sodass die tägliche Messdynamik an sechs Standorten etabliert ist: einem an der Donau in Novi Sad, jeweils zwei an der Save und der Morava und einem an der Ibar – wo 19 Wasserqualitätsparameter überwacht werden, darunter Farbe, Geruch, Temperatur, elektrische Leitfähigkeit, gelöster Sauerstoffgehalt...

- Diese Art der Wasserqualitätsüberwachung hat Nachteile, vor allem die zeitliche und räumliche Datenbeschränkung. Das bedeutet, dass wir auf manuelle Messungen angewiesen sind und keine Echtzeitdaten vorliegen. Deshalb haben wir im Rahmen des REWARDING-Projekts ein nachhaltiges, autonomes System entwickelt, das moderne Technologien und künstliche Intelligenz integriert und gleichzeitig mehrere Datenquellen nutzt - erklärt Dr. Jelena Radonić, Professorin an der FTN.

- So haben wir im Rahmen des Projekts die zeitliche Auflösung der Wasserqualitätsdaten durch den Einsatz intelligenter Wanderbojen erhöht. Diese Bojen sind mit Sensoren ausgestattet, die gezielt Wasserqualitätsparameter in Echtzeit messen. Die räumliche Auflösung haben wir durch den Einsatz von Drohnen erhöht, die an verschiedenen Stellen des Flusses zwischen den Bojen Proben entnehmen, insbesondere an unzugänglichen Stellen mit potenziell erhöhter Verschmutzung. Schließlich haben wir die vorhandenen Daten durch Satellitendaten ergänzt.

In die intelligenten Bojen integrierte Sensoren messen vier Wasserqualitätsparameter in Echtzeit: Temperatur, elektrische Leitfähigkeit, gelösten Sauerstoff und pH-Wert. Diese Parameter wurden ausgewählt, weil sie ökologisch sehr bedeutsam sind und zudem eine hohe Sensitivität gegenüber verschiedenen anderen Schadstoffen im Wasser aufweisen, wie Schwermetallen oder organischen Substanzen wie Pestiziden. Dies schuf die Voraussetzungen für eine schnelle Erkennung und Identifizierung von Verschmutzungsquellen. Gleichzeitig ist es wichtig, dass die Sensoren, die diese Parameter messen, technisch verfügbar, zuverlässig und vor allem mit IoT-Systemen (Internet of Things) kompatibel sind, die mit intelligenten Schwimmbojen und Drohnen ausgestattet sind.

- Die Donau wurde aufgrund der dicht besiedelten Umgebung und des gefährdeten ökologischen Zustands des Flusses für die Implementierung des Pilotsystems ausgewählt. Selbstverständlich kann das System auch auf anderen Flüssen, Seen oder Wassereinzugsgebieten eingesetzt werden - betont Dr. Vukobratović.

- Die potenziellen Anwendungsmöglichkeiten eines solchen Systems sind vielfältig, da es sowohl öffentliche als auch kommerzielle Einrichtungen gibt, die davon profitieren würden, wie zum Beispiel Fischteiche. Wir sind sogar davon überzeugt, dass professionelle Fischer und sogar Sportfischer an einer Miniversion dieses Systemtyps mit einer dazugehörigen mobilen Anwendung interessiert sein könnten, da sie so Echtzeitinformationen über die Wasserqualität genau an dem Ort erhalten, an dem sie angeln. Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich ist die Möglichkeit, das System überall aufzustellen und in bestimmten kritischen Momenten auf wichtige Daten zuzugreifen. Ein Beispiel dafür sind die zahlreichen Kanäle in der Vojvodina, die in verschiedenen Jahreszeiten mehr oder weniger Wasser führen können. Wenn man problemlos eine Reihe von Messungen an verschiedenen Orten durchführen kann, lässt sich rechtzeitig feststellen, dass beispielsweise der Gehalt an gelöstem Sauerstoff in einem bestimmten Kanal gesunken ist, und man kann entsprechend entsprechend reagieren, etwa durch eine Verbesserung der Zusammensetzung und Erhöhung des Zuflusses, um so dem Fischsterben vorzubeugen.

KI zur Problemvorhersage

Im Rahmen des REWARDING-Projekts arbeiteten Forscher des Instituts für Künstliche Intelligenz unter anderem an der Entwicklung eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage von Oberflächenwasserqualitätsparametern. Um diese Modelle so zuverlässig wie möglich zu entwickeln, war es wichtig, alle gesammelten Daten – sowohl alte als auch neue, sowohl die der Umweltschutzbehörde als auch die mithilfe von Bojen und Drohnen gesammelten – aktiv für ihr Training zu nutzen.

- Wenn heute ein Problem oder sogar ein Unfall auftritt, sind dies sehr wertvolle Informationen für die Zukunft, da die Modelle mit diesen neuen Daten erneut trainiert werden können, um eine solche Veränderung später vorhersagen zu können - erklärt Ana Dodig, Forscherin am Institut für Künstliche Intelligenz.

- Gleichzeitig ist es sehr wichtig, dass diese Modelle nicht nur Alarm schlagen, wenn die Wasserqualität beeinträchtigt ist, sondern auch anzeigen können, dass möglicherweise ein Problem an einem der Messgeräte aufgetreten ist.

Unternehmen

Fakultet tehničkih nauka Univerziteta u Novom Sadu

Istraživačko-razvojni Institut za veštačku inteligenciju Srbije Novi Sad

Agencija za zaštitu životne sredine Beograd

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