Sichere Schifffahrt in der Arktis: KI erkennt Eisberge, Anomalien und Risiken

Das Projekt AI-ARC (Artificial Intelligence Based Virtual Control Room for the Arctic) sollte die Lagedarstellung in der zivilen Seefahrt schärfen und Sicherheitsrisiken verringern – ohne die Arbeitslast der Seefahrenden zu steigern. Partner aus 13 europäischen Ländern waren beteiligt.

Eine zentrale Herausforderung bestand darin, täglich die AIS-Daten (Automatic Identification System) von über 1500 Schiffen sowie umfangreiche Wetterinformationen und Satellitenbilder effizient zu verarbeiten. Dafür entwickelten die Partner innovative Tools und Services, in denen Künstliche Intelligenz (KI) eine Schlüsselrolle spielt. KI erkannte im Projekt AI-ARC automatisch verdächtige Aktivitäten und ungewöhnliche Vorkommnisse. 

Diese Erkenntnisse flossen in eine neuartige Plattform zur Lagevisualisierung ein. Besondere Aufmerksamkeit galt der zuverlässigen Identifikation von Eisbergen für eine sichere Navigation in der Arktis. Das Fraunhofer EMI entwickelte eine fortschrittliche Methode zur Abschätzung der Vorhersageunsicherheit, die über herkömmliche Ansätze hinausgeht. Anders als bisherige Methoden, die oft eine Änderung der KI-Modellarchitektur erfordern, nutzt das Fraunhofer EMI ein zusätzliches KI-Modell zur Quantifizierung der Zuverlässigkeit bei der Eisbergdetektion. Dieser modell-agnostische Ansatz ermöglicht eine schnelle und einfache Umsetzung bei vergleichbaren Ergebnissen und hebt sich damit von bestehenden Lösungen ab. Zur Erkennung illegaler Fischerei und Schmuggel analysierten die Forscher Schiffsrouten auf Anomalien. Am Fraunhofer EMI wurden dazu Zuverlässigkeitsbewertungen durchgeführt, um Anwender über die Hintergründe eines Alarms zu informieren und Fehlalarme zu reduzieren. Dank dieser fortschrittlichen Ansätze trägt das Projekt AI-ARC maßgeblich zur Sicherheit der Schifffahrt in der Arktis bei.