Herrliches Badewetter zieht viele Menschen an Naturseen oder künstlich angelegte Gewässer. Sie locken zum Plantschen und Schwimmen – doch wie steht es um die Wasserqualität? Zum Beispiel können massenhaft auftretende Blaualgen (Cyanobacteria) Gesundheit und Ökosysteme gefährden, sie sind aber mit bloßem Auge nicht immer zu erkennen. Mit dem Klimawandel nehmen toxische Algenblüten zu. In der gängigen Praxis der Gewässerüberwachung entnimmt Personal vor Ort Wasserproben und lässt sie im Labor untersuchen. Das ist teuer und zeitintensiv. "Besonders bei kleineren Kommunen steigt die Nachfrage nach kostengünstigen und zuverlässigen Systemen", weiß Dr. Hedda Sander vom Zentrum für wissenschaftliches, interdisziplinäres Risikomanagement und Nachhaltigkeit der Ostfalia Hochschule. "Das motiviert uns, an intelligenten Lösungen zu arbeiten."
Start-up entwickelt Sensorik und KI
Das Ziel ist ein innovatives System, das die Wasserqualität in Binnengewässern autonom und in Echtzeit überwacht. "Wir entwickeln eine smarte Boje, die kontinuierlich Umweltfaktoren misst, um Algenblüten vorherzusagen", erläutert Hedda Sander. Mithilfe von maschinellem Lernen werden diese Daten ausgewertet und bei den zuständigen Institutionen auf einem Dashboard visualisiert. Das Kooperationsprojekt wird von Prof. Dr. Reinhard Gerndt von der Fakultät Informatik unterstützt und vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert. Den Transfer der Forschungserkenntnisse in die Praxis leisten die Studenten Tobias Apenzeller und Lorenzo Puglisi mit ihrem Start-up Hydroguard UG (externer Link, öffnet neues Fenster). Sie entwickeln die Sensortechnologie und die zugehörige KI.
Messen, vorhersagen, warnen, intervenieren
Erste Prototypen befinden sich bereits bei Kunden im Praxistest, zum Beispiel in einem Naherholungsgebiet in Wolfenbüttel. Dort schwimmen Bojen auf dem Wasser und messen automatisiert standortspezifische Faktoren, etwa Chlorophyll- und Sauerstoffgehalt, Luft- und Wassertemperaturen. Per Funk werden die Messdaten an einen Server übertragen und zunächst dazu genutzt, die KI zu trainieren. "Eine der wichtigsten Aufgaben besteht darin, geeignete Parameter für die KI-basierte autonome Prognose von Algenblüten zu identifizieren", betont Lorenzo Puglisi. Zudem soll sich das System flexibel an verschiedene Gewässer und ihre Umwelt anpassen lassen. Das Gründungsteam übernimmt die Installation, Wartung und den Betrieb des Systems. "Die Kunden können jederzeit alle Daten und Prognosen aufrufen und bei Bedarf zeitnah Warnungen aussprechen oder örtliche Maßnahmen wie Nährstoffkontrollen ergreifen", skizziert Lorenzo Puglisi die Kontrollfunktion und Krisenintervention.
Informieren und mitmachen über die Bürger-App
Neben der transparenten Information über den Zustand eines Gewässers soll die Bevölkerung mittelfristig über eine Bürger-App aktiv am Biomonitoring teilnehmen können. So könnten Interessierte beispielsweise Prognosen abrufen oder Bilder vom Gewässer zur Ersteinschätzung hochladen. "Damit binden wir die Öffentlichkeit in eine Bürgerwissenschaft ein“, zeigt Hedda Sander auf, „und sensibilisieren sie gleichzeitig für ein gesundheitsrelevantes Umweltthema." Einen weiteren Vorteil sieht sie im Projekt auch „für uns Forschende, weil wir ganz viel über den Praxistransfer von Technologieentwicklungen lernen“. So werden die Erfahrungen des Gründungsteams auch zur Anschauung in Vorlesungen und Seminaren an der Ostfalia vorgestellt.
Der ursprüngliche Artikel erschien in "ti" 3/2025: Transfer in die Praxis. Wissen hoch N..