Eine interdisziplinäre Forschungsgruppe mit Mitgliedern aus vier Fraunhofer-Instituten hat vor Kurzem ihre Arbeit auf dem Gelände des Rostocker Fischereihafens aufgenommen. Das ist ein weiterer Schritt bei der Entwicklung des »Ocean Technology Campus Rostock« (OTC), dessen Vision die Fraunhofer Gesellschaft gemeinsam mit zahlreichen Partnern unterstützt und vorantreibt. Ziel vieler lokaler, regionaler und nationaler Akteure ist die Etablierung der Hansestadt als führender Standort der technologischen Unterwasserforschung durch die enge Vernetzung von Wissenschaft und Industrie. In der neuen Forschungsgruppe »Smart Ocean Technologies« arbeiten Experten aus IT, Materialwissenschaften, Ingenieurwissenschaften, Elektronik, Sensortechnik, Energietechnik sowie Automatisierungs- und Systemtechnik gemeinsam an komplexen Systemlösungen für Unterwasseranwendungen. Mit den vereinten Kompetenzen der Fraunhofer-Institute IGD, IGP, IOSB und IKTS sind die hardwarenahe Sensor- und Systemintegration, die Kopplung von Computer Vision, Data-Mining und Machine-Learning-Verfahren sowie die Erprobung neuartiger Analyseverfahren bis hin zur Entwicklung autonomer Systeme Forschungsgegenstand der Gruppe.

Mikroplastik den Kampf angesagt

Ein erstes Projekt befasst sich mit der Analyse des im Meer befindlichen Plastikmülls mit dem Ziel, effizient Aussagen zur Konzentration und Verteilung zu gewinnen – nur dann kann der Kampf gegen die Verschmutzung der Ozeane erfolgreich sein. Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer erweiterbaren, auf Unterwasserfahrzeugen autonom arbeitenden Technologieplattform. Diese kann durch unterschiedliche Sensoren erweitert werden und so künftig organische und anorganische Schadstoffe im Meerwasser an Ort und Stelle analysieren.

Analyse und Filterung in einem Schritt

Bislang gestaltet sich der Analyseprozess extrem aufwendig und in mehreren Stufen. Nach der Probenentnahme werden Plastikpartikel mittels Labormethoden aufwendig herausgefiltert, um die Konzentration zu errechnen. Zudem werden die Proben derzeit hauptsächlich an der Meeresoberfläche entnommen. An beiden Punkten möchte die Fraunhofer-Lösung Abhilfe schaffen. Ein optischer Partikelsensor erfasst die Plastikteilchen, dabei werden die Aufnahmen automatisiert mithilfe von Deep-Learning-Methoden sofort analysiert – das System ist an einem Unterwasserfahrzeug befestigt, das nicht nur unterschiedliche Gebiete und Tiefen befährt, sondern mithilfe des neuen Messverfahrens an Ort und Stelle Filterung und Extraktion durchführen könnte. Das ist die Vision der jungen Forschungsgruppe, bis zu deren Erfüllung noch eine Menge Arbeit auf das derzeit 10-köpfige Team zukommt. Eine Herausforderung ist beispielsweise der Alterungsprozess und die damit einhergehende Materialveränderung der im Meer treibenden – teilweise mikroskopisch kleinen – Plastikteilchen. Der entsprechende Sensor muss so trainiert werden, dass er Mikroplastikpartikel in jedem Zustand, egal wie lange sie bereits im Meer treiben, erkennt.

Reale Testmöglichkeiten in der Ostsee

Bei der Entwicklung und Erprobung der Lösungsansätze wird das geplante Unterwassertestfeld vor der Küste Nienhagens – das Digital Ocean Lab (DOL) – zum Tragen kommen. Im Augenblick noch in der Genehmigungsphase befindlich, soll es zu einem späteren Zeitpunkt für in-situ-Testreihen, also Unterwasser-Erprobungen der neu entwickelten Technologie unter realen Bedingungen, zur Verfügung stehen. Das Testen in realer Umgebung wird ein Novum und ein wichtiger Aspekt für den Erfolg der Entwicklungen darstellen. Gleichzeitig wird die Forschungsgruppe mit ihren ersten Arbeiten wertvollen Input für die weitere Ausgestaltung des Unterwassertestfeldes geben und konzeptionell an dessen Weiterentwicklung mitwirken. Das vielseitig einsetzbare Unterwassertestfeld in Küstennähe wird als Herzstück des OTC für unterschiedliche Anwendungsszenarien wie Offshore-Wind, Aquakultur, Altmunitionsberäumung und viele mehr vorausgerüstet sein. Es wird Forschung wie Industrie dazu dienen, Materialien, Module und komplette Unterwassersysteme unter kontrollierten Bedingungen in einem realen Umfeld testen, bewerten und optimieren zu können.