Nachhaltige Wasserwirtschaft durch IoT-gesteuerte KI (SWAIN)

Flusswasser wird in großen Mengen von vielen Industrieanlagen für verschiedene Zwecke wie Reinigung oder Kühlung verwendet. Dies birgt das ständige Risiko eines unkontrollierten Chemikalienaustritts. Neuere Studien zeigen alarmierende negative Auswirkungen von Chemikalien, insbesondere von Mikroverunreinigungen, auf Gewässerökosysteme und Menschen. Daher ist das rechtezeitige Aufspüren von Mikroverunreinigungen in Flüssen und die Lokalisierung der Quelle der Verschmutzung von größter Bedeutung für die ökologische Nachhaltigkeit. Bestehende Detektionssysteme sind sowohl kostspielig als auch nicht in der Lage, Mikroverunreinigungen rechtzeitig zu erkennen. Unser Ziel ist es, ein Frühwarnsystem für Mikroverunreinigungen in Flüssen zu entwickeln, das auf Techniken der künstlichen Intelligenz basiert. Das System wird sich Sensoren zunutze machen, die kontinuierlich verschiedene Umweltdaten sammeln. Es wird dann den zuvor erstellten Fingerabdruck von Industrieanlagen mit den gesammelten Daten abgleichen, um die Quellenanlage innerhalb weniger Minuten nach dem Austritt zu identifizieren. Die Entscheidungsfindung basiert auf einer neuartigen Technik, die menschliches Fachwissen von Umweltwissenschaftlern mit künstlicher Intelligenz kombiniert. Die künstliche Intelligenz wird dabei kontinuierlichen mit aktuellen Daten auf den neuesten Stand gebracht. Das System passt sich somit im Laufe der Zeit an die sich ändernden Umweltbedingungen an. Da die Sensoren in abgelegenen Gebieten eingesetzt werden, wird ein besonderes Augenmerk auf die Fehlertoleranz und Energieeffizienz der Datenerfassungsinfrastruktur gelegt. Wir werden das vorgeschlagene System im Ergene-Fluss in der Türkei und im Kokemäenjoki- Fluss in Finnland validieren. Das ultimative Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung und Demonstration des ersten auf künstlicher Intelligenz basierenden Frühwarn- und Vorhersagesystems für häusliche, industrielle und landwirtschaftliche Verschmutzung in europäischen Flüssen.

Das SWAIN-Projekt hat einen bedeutenden Durchbruch im Bereich des nachhaltigen Wasserqualitätsmanagements erzielt, indem es einen innovativen Ansatz verfolgt, der energieeffiziente, langreichweitige Sensornetzwerke mit fortschrittlicher KI-Analyse kombiniert. Durch die strategische Platzierung von Sensoren an kritischen Punkten entlang von Flüssen und Einzugsgebieten ermöglicht SWAIN eine präzise Datenerfassung zu Schadstoffen, selbst bei einer spärlichen Probenahme. Dieses effiziente Design minimiert den ökologischen Fußabdruck, da die Sensoren nur wenig Energie benötigen und nur dort eingesetzt werden, wo es notwendig ist, was das System anpassungsfähig und skalierbar für größere Wassernetzwerke macht. Eine der herausragenden Errungenschaften des Projekts ist die Fähigkeit zur nahezu echtzeitnahen Verfolgung und Identifizierung von Schadstoffquellen, eine erhebliche Verbesserung gegenüber traditionellen Methoden, die oft arbeitsintensiv sind und nur langsam verwertbare Ergebnisse liefern. Diese schnelle Erkennungsfähigkeit ermöglicht es Entscheidungsträgern, zügig auf Schadstoffaustritte zu reagieren und so großflächige Umweltschäden zu verhindern und Wasserressourcen zu schützen. Darüber hinaus integriert das SWAIN-Modell Daten aus verschiedenen Quellen - wie industrielle Aktivitäten, landwirtschaftliche Praktiken und natürliche Wasserflussmuster - zu einer einheitlichen Sichtweise, die es den Akteuren ermöglicht, sowohl kurzfristige als auch langfristige Trends in der Wasserqualität zu erkennen. Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit Partnern der TU Wien, des Finnischen Umweltinstituts, der Technischen Universität Istanbul, der Bogazici Universität und der Università della Svizzera italiana durchgeführt. Der Forschungsschwerpunkt lag dabei auf dem Ergene-Fluss in der Türkei und dem Kokemäenjoki-Fluss in Finnland. Diese ökologisch bedeutsamen und gleichzeitig stark industriell belasteten Flüsse dienten als ideale Studiengebiete, um den robusten Ansatz des Projekts zur Schadstofferkennung und Wasserqualitätsüberwachung zu demonstrieren. Die Fortschritte des Projekts versprechen eine Verbesserung der Schadstoffüberwachung in ganz Europa und bieten eine kosteneffiziente, nachhaltige Lösung für saubereres und sichereres Wasser. Langfristig wird dieses Modell eine wichtige Rolle bei der Gestaltung von politischen Maßnahmen und Umweltstandards spielen, indem es ein besseres Ressourcenmanagement und präventive Maßnahmen unterstützt und so zu einem gesünderen Ökosystem für Gemeinden und natürliche Lebensräume beiträgt.