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Disy veröffentlicht Ergebnisse von Leuchtturmprojekt Künstliche Intelligenz sorgt für besseren Grundwasserschutz

Von Martin Hensel 1 min Lesedauer

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Disy Informationssysteme GmbH
Fsas Technologies GmbH
Board Deutschland GmbH

Im Rahmen des Vernetzungstreffens des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BUMV) hat Disy die Ergebnisse des KI-Leuchtturmprojekts „Nitrat-Monitoring 4.0“ (NiMo 4.0) vorgestellt.

disy hat die Ergebnisse des Forschungsprojekts NiMo 4.0 vorgestellt.(Bild: Screenshot / NiMo)
disy hat die Ergebnisse des Forschungsprojekts NiMo 4.0 vorgestellt.
(Bild: Screenshot / NiMo)

Das Forschungskonsortium unter Leitung von Disy Informationssysteme hat das Projekt NiMo 4.0 erfolgreich abgeschlossen. In dessen Zuge wurde erkundet, wie intelligente KI-basierte Systeme zur besseren Vorhersage der Nitratkonzentration im Grundwasser beitragen können.

NiMo hat dazu Softwaresysteme entwickelt, die KI-Verfahren mit traditionellen Methoden der Umweltinformatik kombinieren, um die räumliche Verteilung von Nitrat im Grundwasser präziser vorherzusagen. Etwa 70 Prozent des Trinkwassers werden aus Grundwasser gewonnen – der Schutz vor überhöhten Nitratwerten ist daher von großer Bedeutung. KI-basierte Systeme sollen künftig eine intelligente Entscheidungsunterstützung für Maßnahmen zum Grundwasserschutz ermöglichen.

Machine Learning im Einsatz

Das Projekt fokussierte sich auf die Anwendungsfälle Regionalisierung, Messwertüberwachung und Messnetzoptimieren. Regionalisierung soll die räumliche Vorhersage der Nitratverteilung im Grundwasser ermöglichen. Im Zuge der intelligenten Messwertüberwachung werden die Messdaten mittels Regressions- und Klassifikationsalgorithmen auf Abweichungen untersucht. Die Messnetzoptimierung zielt zudem darauf ab, redundante Messstellen zu reduzieren und fehlende Standorte zu ermitteln sowie Kosten für Technik und Personal zu optimieren.

Bei allen Anwendungsfällen kommen verschiedene maschinelle Lernalgorithmen zum Einsatz, darunter Random-Forest-Methoden, Deep Learning mit LSTM-Netzwerken („Long Short-Term Memory“) sowie Verfahren aus der Geostatistik und mathematischen Optimierung.

Erweiterung von disy Cadenza im Blick

Im Rahmen des Projekts wurde zudem ein methodisch-technisches Rahmenwerk geschaffen, um KI-Verfahren mit Umweltinformatiktechnologien im Bereich Wasser zu kombinieren. Erste Beiträge zu Konzeption, Aufbau und ersten Erprobungen wurden bereits geliefert.

Dazu zählt auch die Grundlage für eine Analyseerweiterung der Datenanalyseplattform disy Cadenza: Sie ermöglicht zusätzliche Funktionen, wie etwa die Einbettung wissenschaftlicher Diagramme und Ergebnisse KI-basierter Algorithmen, darunter auch Klassifikation, Vorhersage oder Clustering in Dashboards. Anwender sollen damit auch ohne tiefgreifende KI-Kenntnisse auf erweiterte Analysen zugreifen können.

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