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Schätzungsweise befinden sich derzeit rund 86 bis 150 Millionen Tonnen Plastik in unseren Meeren – und täglich kommt mehr dazu. Diese Mengen sind nur schwer zu begreifen.
Die Plastikverschmutzung der Ozeane bedroht ganze Meeresökosysteme, da Tiere schwimmende Plastikabfälle mit Nahrung verwechseln und sich darin verfangen oder daran ersticken können. Das ist ein globales Problem, das überwältigend erscheinen mag, aber der World Wide Fund for Nature-India (WWF-India) geht es direkt an.
Im Jahr 2023 ging der WWF-India eine Partnerschaft mit Automation Anywhere ein, um das wachsende Problem des Plastikmülls in unseren Ozeanen durch den Einsatz von KI und der Automatisierung anzugehen. Ihre Vision: ein System zu schaffen, das schwimmenden Plastikmüll mithilfe von Fernerkundungstechnologie erkennen und überwachen kann. Ziel des Projekts ist es, ein automatisiertes System zu entwickeln, das Plastik auf Fernerkundungsbildern durch die fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens identifiziert.
WWF-India nutzt diese Tools, um die Plastikverschmutzung entlang der Küste von Odisha, Ostindien, zu kartieren. Durch die Identifizierung der Bereiche mit der höchsten Konzentration an Plastikmüll können sie Naturschutzbemühungen priorisieren, gezielte Abhilfestrategien umsetzen und nachhaltige Richtlinien für den Umgang mit Plastikabfällen gestalten.
WWF-India hat eine Technologie namens Floating Debris Index (FDI) für dieses Projekt entwickelt. Dieser Index erkennt und quantifiziert schwimmenden Abfall auf Wasseroberflächen mithilfe von Satellitenbildern. Im Oktober 2023 identifizierte WWF-India nahezu 1.400 Abfallstandorte in der Küstenregion von Odisha und mehr als 3.000 Abfallstandorte im Juni 2024, was auf eine erhebliche Verschmutzung hinweist.
Durch die gesammelten Daten konnte WWF-India die Regionen entlang der Küste kartieren, die am stärksten betroffen sind und aus denen der Müll wahrscheinlich stammt. So wird beispielsweise angenommen, dass die Abfälle im Oktober vom Mahanadi-Fluss stammen, basierend auf der kartierten Präsenz von Abfällen an der Flussmündung, was insbesondere während der Monsunzeit (typischerweise von Juni bis September) sehr verbreitet ist. Die Ergebnisse haben ergeben, dass der Mahanadi-Fluss jedes Jahr vermutlich mehr als 40,5 Millionen Kilogramm Plastik in den Ozean einträgt.
Eine Vielzahl von Umweltfaktoren beeinflusst die Bewegung von Meeresabfällen in dem untersuchten Gebiet. Während der Monsunzeit stellte WWF-India fest, dass Meeresströmungen und Windmuster die Bewegung von Abfällen entlang der Küste von Odisha erheblich beeinflussen können.
Bei der Berücksichtigung anderer Faktoren, wie lokaler Strömungen und Flussabflüsse, ergibt sich ein komplexes und variables Muster der Abfallverteilung. Dies ist ein Beispiel dafür, warum Technologie ein so bahnbrechendes Tool für diese Art von Arbeit ist. Das manuelle Verfolgen der Abfall-Bewegungsmuster wäre zeitaufwändig und wahrscheinlich weniger genau.
Nach der Auswertung aller Daten aus dem Floating Debris Index hat WWF-India die Bereiche an der Küste von Odisha ausgewählt, die eine verstärkte Überwachung von Plastikabfällen und dringende Abhilfepläne erfordern. Die Organisation wird diesen Datensatz verwenden, um kritische Standorte für gezielte Interventionen zu identifizieren.
Durch die innovative Anwendung von Geotechnologie erkennen WWF-India und Automation Anywhere nicht nur Plastikmüll – sondern führen auch eine globale Bewegung für einen saubereren Planeten an. Unsere Zusammenarbeit zeigt, dass wir, wenn Technologie und Umweltverantwortung vereint werden, Herausforderungen in umsetzbare Lösungen verwandeln.“ - Dr. Gopala Areendran, Director of Tech for Conservation bei WWF-India
Wir bei Automation Anywhere sind stolz darauf, mit WWF-India an diesem Projekt zusammenzuarbeiten, da wir fest daran glauben, Technologie einsetzen zu können, um soziale und ökologische Herausforderungen zu meistern. KI und Automatisierung helfen dabei, die Lösungen von WWF-India zur Reduzierung der Verschmutzung zu beschleunigen, die ansonsten viel mehr manuelle Zeit und Ressourcen erfordern würden.
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