KIMMCO – Ein Leuchtturmprojekt für KI-gesteuertes Monitoring mariner Mikroalgen als CO₂-Senke

Welche Funktionen haben marine Mikroalgen?

• Das Meer nimmt 31% der anthropogenen CO₂-Emissionen auf und ist eine der größten CO₂-Senken global. Marine Mikrolagen, das Phytoplankton, stellen zwar nur einen kleinen Teil der pflanzlichen Biomasse dar, sind jedoch für 40% der CO₂-Aufnahme aller Primärproduzenten verantwortlich und nehmen im Sinne des natürlichen Klimaschutzes eine überproportionale Rolle ein.
   
• Für die Aufrechterhaltung der marinen Primärproduktivität ist der Erhalt der Phytoplanktondiversität von wesentlicher Bedeutung, da sie das Vorkommen hochproduktiver Arten garantiert. Da Phytoplankton an der Basis des Nahrungsnetzes steht wird somit auch die Biodiversität höherer Organismen sichergestellt.
   
• Die Vorsorge und Anpassung von küstennahen Ökosystemen an Klimawandelfolgen erfordern die genaue Erfassung des Phytoplanktons. Die unzureichende Überwachung von Phytoplanktonarten führt unter anderem dazu, dass toxische Algenarten unentdeckt bleiben, mit potenziell verheerenden Folgen für höhere Organismen.
   
• KIMMCO adressiert die Fragestellung, wie KI-Anwendungen genutzt werden können, um den Zustand von Ökosystemen im Meer zu erfassen und zu verbessern. Das Projekt unterstützt das Ziel, die natürliche CO₂-Senken-Funktion des Meeres zu erhalten und zu stärken und die Freisetzung von klimarelevanten Gasen wie CO₂ und Methan zu reduzieren, die insbesondere bei einem schlechten ökologischen Zustand freigesetzt werden. Das Projekt liefert damit einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung von neuen Handlungsoptionen und Maßnahmen zur Stärkung des Natürlichen Klimaschutzes.

 

Die Ausgangssituation: Wie wird die Biodiversität mariner Mikroalgen bisher erfasst?

• Verschiedene Indikatoren der Wasserrahmenrichtlinie (WRRL), Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie (MSRL) und HELCOM in Bezug auf die Phytoplankton-Biomasse und -Diversität der Ostsee werden derzeit über zeitaufwendige und kostenintensive Methoden bestimmt.
   
• Während fluoreszenz- und HPLC-basierte (Hochleistungsflüssigkeitschromatographie) Messungen von Chlorophyll a (Chl a) genutzt werden, um die Menge an Phytoplankton-Biomasse zu erfassen, wird Mikroskopie genutzt, um deren Biodiversität zu bestimmen. Mikroskopie setzt langfristig vergleichbare taxonomische und analytische Fähigkeiten voraus. Beide Methoden sind sehr zeit- und energieaufwendig.
   
• Sehr kleines Plankton ist mikroskopisch schwer zu erfassen, obwohl es einen wesentlichen Teil der Primärproduktion stellt.
   
• Die CO₂-Senkenfunktion des Phytoplanktons wird auf behördlicher Ebene nicht erfasst.

 

Die Idee: Welchen Beitrag kann KI konkret leisten?

Ziel des Projektes ist die Echtzeit-Zustandsbewertung des Ökosystems, und eine Abschätzung des Phytoplanktons als natürliche Treibhausgassenke in der küstennahen deutschen Ostsee.

KIMMCO wird ein Kl-basiertes, zuverlässiges und kosteneffizientes Monitoring entwickeln, durch:

1. Sensorgesteuerte Methoden, die Phytoplanktonbiomasse sowohl zeitlich als auch räumlich hochfrequent messen und funktionelle Gruppen erfassen und eine kontinuierliche Messung der Treibhausgase CO₂ und Methan ermöglichen, validiert durch punktuelle Labormessungen.
    
2. Kamerabasierte Methoden, die die Erfassung von einzelnen Phytoplanktonarten in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung ermöglichen und durch KI-gestützte Bilderkennung Kontinuität in der Artenbestimmung sichern.
    
3. Satellitenbasiertes Monitoring, die die nicht-invasive Erfassung und raumzeitlichen Veränderungen der Phytoplanktonbiomasse auf verschiedenen Skalen (10² -10⁵ m), sowie Änderungen der Ozeanfarbe, verursacht durch optisch aktive Substanzen (Sedimente, CDOM), ermöglichen.
    
4. Neue Kl-Anwendungen, die die umfangreichen, komplexen Umweltdaten analysieren, verknüpfen und Zusammenhänge aufzeigen, Indikatoren quantifizieren und helfen, neue Indikatoren zu ermitteln.

Das Projekt wird vier Kl-Produkte entwickeln:
► Autonome Monitoring-Box
► FAIRes Phytoplankton-Bilderkennungstool
► Verbesserte Satelliten-Algorithmen
► Allgemeinverständliches Klimaschutz-Visualisierungstool