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Neue robotische Handhabungstechniken und KI-Algorithmen zur präzisen Handhabung von Objekten im Meer am Beispiel von Munitionsaltlasten

Zirka 1.6 Millionen Tonnen Munition, vorwiegend aus dem ersten und zweiten Weltkrieg, liegen derzeit noch in der Nord- und Ostsee, der überwiegende Teil konventionelle Spreng- und Brandmunition bestehend aus TNT oder weißem Phosphor, aber auch ein signifikanter Anteil chemischer Altmunition mit Kampfstoffen wie Senfgas/LOST, Tabun, Phosgen oder arsenhaltige Stoffe wie Clark I/II oder Adamsit. Die voranschreitende Korrosion dieser ungeborgenen Altlasten ist eine zunehmende Gefahr für das Ökosystem etwa durch steigende Giftkonzentration und entsprechend zunehmende Exposition der dort lebenden Fische, aber auch durch Kontakt von Fischern oder Badegästen mit angespülten Phosphorklumpen. Die Kampfstoffe finden sich in Schiffswracks, in Seeminen, in Fliegerbomben-Blindgängern, aber vor allem in nach Kriegsende durch die alliierten Streitkräfte verklappte Munition.

Mittlerweile ist es Konsens der Anrainerstaaten, dass die lange angewandte Strategie, die Altlasten am besten am Meergrund zu belassen und über die Zeit zersetzen zu lassen, kein gangbarer Weg ist. Der aktuelle Verrottungszustand vieler Altlasten macht das Problem zunehmend akut. Der Berichterstatter Munitionsaltlasten der Baltic Sea Parliamentary Conference (BSPC) drückt es u.a. so aus: „Sobald die Hüllen ganz weg sind, „wird es quasi unmöglich zu detektieren und zu bergen“. Von Anrainerstaaten bisher oft als militärisches Problem verstanden, wird es zunehmend als gesamtgesellschaftliche Aufgabe verstanden, konkrete Forderungen zur Erprobung umweltverträglicher Bergeverfahren auch durch verschiedene NGOs liegen auf dem Tisch, die Problematik ist expliziter Bestandteil der Koalitionsvereinbarung der Regierungsparteien. Wesentliche Probleme der bisher vorgestellten Lösungen, sind die enormen Kosten sowie die mangelnde Verfügbarkeit des entsprechend qualifizierten Personals (i.d.r. Bergungstaucher).

Die ungelöste Munitions-Altlastenproblematik hat konkret negative Auswirkungen, neben den unmittelbaren Gefahren auch mittelbar durch die Verzögerung z. B. von Projekten im Bereich Aufbau und Anbindung von Offshore-Windparks oder anderer notwendiger Infrastrukturen und verursacht dadurch enorme Kosten. Zum nennen sind hier Verzögerungen im Ausbau der Offshore Windenergie oder im Bereich grüner Wasserstoff aber auch die Gefährdung des Fischbestands und der Fischerei sowie die weitere Nutzung maritimer Ressourcen.

Daraus werden folgende konkrete Ziele des Vorhabens abgeleitet:

• die Entwicklung von KI-Verfahren zum Lernen von Bewegungs- und Sensormodellen für die präzise Navigation im Nahbereich kritischer Strukturen
• die KI-basierte 3D-Rekonstruktion von Objekten aus Sonar- und Kameradaten mithilfe von generativen Netzwerken zur Vorbereitung der Objektinteraktion
• Whole-Body-Control für die (semi-)autonome berührende Beprobung und Manipulation von kritischen Strukturen wie z. B. Munitionsaltlasten
• Umsetzung der o.g. Ansätze in einem Demonstrator und Evaluation der Systemfähigkeiten im Salzwassertestbecken des DFKI RIC
• Neben dem genannten Szenario der Bergung von Munitionsaltlasten haben die zu entwickelnden Ansätze, Technologien und robotische Systeme eine hohe Relevanz für die Energiewende (Wartung von Offshore Windparks und maritimen Wasserstoff-Infrastrukturen), die umweltgerechtere Wartung von Offshore Öl- und Gasinstallationen sowie für den wachsenden Bereich der marinen Nahrungsmittelerzeugung in Aquakultur-Farmen. Darüber hinaus sind die Ansätze geeignet, die Inspektion und Wartung von kritischen Infrastrukturen wie Hafenanlagen, Staudämmen oder wassergekühlten Kraftwerken entscheidend zu verbessern.