16.04.2026

Algenblüte mit KI rechtzeitig erkennen

Forschende des Zukunftslabors Wasser des Zentrums für digitale Innovationen Niederachsen nutzen Künstliche Intelligenz (KI), um Wasserdaten aus der Ostsee in Echtzeit auszuwerten. Ziel ist es, die Ausbreitung giftiger Algen frühzeitig zu erkennen, um Naturkatastrophen wie massives Fischsterben zu verhindern und Gewässer nachhaltig zu schützen. Als Datengrundlage verwendeten die Forschenden Datensätze einer Fähre, die 2023 und 2024 zwischen Kiel und Oslo pendelte. Die Fähre verfügte über Sensoren zur Messung der Wassertemperatur, des Sauerstoff- und Salzgehaltes des Wassers sowie zur Messung von Chlorophyll A. Diese Daten werteten die Forschenden des Zukunftslabors Wassers mittels KI aus.

Beim Training der KI-Modelle stießen die Forschenden auf verschiedene Herausforderungen. Zum einen hatten manche Modelle Schwierigkeiten mit völlig natürlichen Prozessen, wie etwa der Variation des Sauerstoffgehalts im Wasser zwischen Tag und Nacht. Zum anderen gab es 2023 insgesamt 30 Gebiete mit erhöhtem Algenaufkommen, im Jahr 2024 waren es 90 Gebiete. Darüber hinaus unterschieden sich die Algengebiete in ihrem Ausmaß: Die Fähre benötigte neun Minuten, um das kleinste Algengebiet zu passieren, und mehrere Stunden, um das größte Gebiet zu durchqueren. Auch diese Variationen in den Trainingsdatensätzen bereiteten einigen KI-Modellen Schwierigkeiten.

Um die Zuverlässigkeit der verschiedenen KI-Modelle zu ermitteln, definierten die Forschenden folgende Zielmetriken: Wie viel Zeit benötigt die KI für die Datenauswertung und ist sie somit für die Echtzeitanalyse geeignet? Wie viele Algenblüten hat sie richtig/falsch identifiziert? Wie viele Algenblüten hat die KI verpasst? Auf diese Weise ermittelten die Forschenden passende KI-Modelle. Diese Erkenntnisse können nach Ansicht der Forschenden auf andere Anwendungsgebiete übertragen werden, in der die Echtzeitanalyse eine Rolle spielt. Denkbar seien zum Beispiel Hitzewellen im Meer oder Schadstoffeinträge in Flüssen.