Innovativer Umweltschutz | Nur im Kino?

Auf den ersten Blick mag Heracleum mantegazzianum (allgemein als Riesenbärenklau bekannt) attraktiv erscheinen – wie eine dekorative Zierpflanze, die in Ihrem Garten zu Hause wäre. Aber lassen Sie sich von dieser überragenden Schönheit nicht täuschen. Sie wird oft als eine der giftigsten Pflanzen der Welt angesehen! Wir haben uns vorgenommen, den tödlichen Riesen zu bekämpfen – auf die itelligence-Methode. So sieht innovativer Umweltschutz in Aktion aus.

Es mag wie die Prämisse für einen Horrorfilm klingen – aber für manche Landbesitzer ist es Realität…

Der Riesenbärenklau ist eine schädliche, mehrjährige Pflanze. Als entfernter Verwandter der bescheidenen Möhre kann er bis zu 15 Meter hoch werden und produziert einen deutlichen phototoxischen Saft, der bei Kontakt mit den Augen zur Erblindung führen kann. Darüber hinaus kann sie schwere Verbrennungen und Blasen verursachen, wenn der Saft in Kombination mit Sonnenlicht auf die Haut trifft.

Landbesitzer und Gemeinderäte haben die Aufgabe, die invasive Pflanze auszurotten. Dies ist nicht nur zeitaufwendig, sondern erschöpft auch einen Grossteil ihrer Ressourcen. Darüber hinaus ist es leichter gesagt als getan, die Pflanze einfach zu lokalisieren.

Es mag wie der Titel des neuesten Sci-Fi-Films klingen, aber itelligence macht es zur Realität…

Image showing a giant hogweed plant on a field, conveying the impression of being a triffid.

Stellen Sie sich vor, der Erkennung der Pflanze könnte automatisiert werden. Genau das war unser Ziel – wir begannen, die Grundlagen für einen innovativen Umweltschutz zu schaffen. Wir setzten Drohnen und Bilderkennungstechnologien ein, um die Pflanze mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes zu identifizieren.

Ein erster Schritt war das Screening grosser Landflächen. itelligence hatte sich mit einem renommierten Drohnenhersteller zusammengetan, um eine Reihe dänischer Gemeinden und Landbesitzer bei der Rationalisierung dieses Prozesses zu unterstützen. Die Drohnen lieferten hochauflösende Bilder; es sind diese Bilder von offenem Flachland und Wäldern, die die Grundlage für die weitere Analyse bildeten. Eine Partnerschaft mit den lokalen Gemeinden bedeutete, dass wir nicht unsere eigenen Biologen mit der Beschriftung der Bilder beauftragen mussten. Diese systemgestützte Forschung ist bereits eine wesentliche Verbesserung gegenüber den bereits erwähnten manuellen Erkennungsmethoden in der Vergangenheit.

Maschinelles Lernen und Neuronale Netze werden die Dinge auf die nächste Stufe bringen…

In einem Pilotprojekt mit den dänischen Gemeinden Hedensted, Randers, Kolding und Viborg werden nun intelligente Algorithmen zur Erkennung des nicht einheimischen Unkrauts eingesetzt.

Eine Teilmenge von Bildern wird verwendet, um eine Trainingspipeline zu erstellen, in der die Drohnenbilder analysiert werden. Die Bilder werden in einen Trainingsbereich und einen Validierungsbereich unterteilt. Der Inhalt des Trainingsbereichs wird für das Training des Algorithmus verwendet. Dieser iterative Prozess kann unter Verwendung eines angepassten Algorithmus wiederholt werden, falls die Ergebnisse nicht den Erwartungen entsprechen. Wenn der Algorithmus ein positives Ergebnis liefert, wird er in der Produktion eingesetzt. Ist das Ergebnis nicht erfolgreich, wird der Algorithmus neu trainiert.

Auf diese Weise konnten wir unsere Erkennungsrate vom Riesenbärenklau verbessern. Wir stellten zudem fest, dass der gleiche Prozess auch für andere sichtbare Arten wiederholt werden kann. Das ist wirklich innovativer Umweltschutz!

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Analysephase führt zu einer verbesserten Kosteneffizienz und zu einem effektiven Screening für Land, das zu Fuss schwer zugänglich oder schwer zu erkunden ist. Darüber hinaus konnte der manuelle Prozess bisher nur von Spezialisten und Biologen durchgeführt werden – aber jetzt erlaubt eine KI-Anwendung Laien, einen wesentlichen Teil der gleichen Arbeit zu erledigen. Tatsächlich konnten wir durch den Einsatz von Algorithmen bessere Ergebnisse erzielen als durch die manuelle Identifizierung von Menschen.

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data und Drohnen: Die Technologien für einen innovativen Umweltschutz waren bereits vorhanden. Um sie jedoch Wirklichkeit werden zu lassen, bestand unsere Herausforderung lediglich darin, genügend beschriftete Bilder bereitzustellen, um ein hochwertiges neuronales Netz trainieren zu können. Nehmen Sie zum Beispiel die Gemeinde Viborg. Allein in diesem Gebiet hat unsere Drohne über 1.400 km² Land (grösser als New York City!) fotografiert. Jedes aufgenommene hochauflösende Bild umfasst etwa 5m². Aufgrund der grossen Datenmengen haben wir eine moderne Datenplattform kuratiert, in der alle relevanten Daten effizient verarbeitet und gespeichert werden können. Eine weitere Herausforderung bestand daher darin, ein Konzept für die Verwaltung all dieser Daten zu erstellen!

Um eine effektive Nutzung der am Projekt beteiligten Technologien zu gewährleisten – und natürlich auch, um die Ergebnisse abzurufen – war es auch wichtig, dass wir die Branchenexpertise und das technologische Know-how zusammenführten.

Die wohl grösste technische Herausforderung bestand für uns darin, die richtigen Werkzeuge und Dienstleistungen zu kombinieren. Die Teammitglieder sind immer noch dabei, mehr über die Arten der in diesem Projekt verwendeten Technologien zu erfahren. Diese neuen Werkzeuge und Dienstleistungen ebnen den Weg für weitere interessante Projekte und Möglichkeiten in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Darüber hinaus macht es immer wieder Spass, mit solchen Innovationen zu arbeiten, und sie können schnell zu Ergebnissen führen.

Unser itelligence-Team stellte den Aussendienstmitarbeitern die aus den Drohnen gewonnenen Informationen über eine App zur Verfügung. Die App wurde auf einer Cloud-basierten Plattform in nur wenigen Tagen erstellt. Wir waren in der Lage, die Bilder zu überprüfen, sobald wir sie erhielten. Und für die Zukunft deuten die Rückmeldungen aus dem Feld darauf hin, dass der Algorithmus für die Bilderkennung noch weiter verfeinert werden soll. Wir können also mit weiteren Projekten für innovativen Umweltschutz rechnen.

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