Met hulp van kunstmatige intelligentie kunnen we nu in zee drijvend plastic terugvinden op satellietbeelden. De techniek kan milieuonderzoekers helpen om het plastic afval in de oceanen beter te monitoren en te verwijderen.

Aardobservatiewetenschapper Lauren Biermann van het Plymouth Marine Laboratory in het Verenigd Koninkrijk en collega’s hebben een kunstmatig intelligent algoritme ontwikkeld dat plastic in zee kan identificeren op opnames die zijn gemaakt bij verschillende golflengtes. Het algoritme kan drijvend macroplastic – stukken groter dan 5 millimeter – met een nauwkeurigheid van 86 procent onderscheiden van andere materialen, zoals zeeschuim en zeewier. Dat schrijven de onderzoekers in het wetenschappelijke tijdschrift Scientific Reports.

Vingerafdruk

Biermann en haar team trainden het algoritme met beelden van de Sentinel 2-satellieten van de Europese ruimtevaartorganisatie ESA. Daarop is visuele informatie opgeslagen met verschillende golflengtes, van zichtbaar licht tot infrarood.

'Mensen zijn huiverig voor onbekend voedsel'
LEES OOK

'Mensen zijn huiverig voor onbekend voedsel'

Cagla Cinar onderzoekt onze afkeer van onbekend voedsel. Want waarom eten mensen bijvoorbeeld niet graag een reep gemaakt van insecten?

Eerder ontdekte Biermann dat drijvend plastic licht op een bepaalde manier weerkaatst. Daardoor heeft het een unieke spectrale ‘vingerafdruk’. Waar bijvoorbeeld zeewater het meeste licht in het nabije infrarood absorbeert, reflecteert plastic licht van deze golflengte juist.

Individuele pixels

De onderzoekers trainden hun algoritme met satellietbeelden van drijvend plastic, genomen bij de Zuid-Afrikaanse stad Durban in april 2019. Toen zorgden ernstige overstromingen ervoor dat grote hoeveelheden plastic afval in zee belandden.

Plastic bij Durban
Plastic afval in de haven van Durban.

Ook leerden ze het algoritme de spectrale vingerafdrukken van natuurlijke materialen te herkennen, zoals zeewier, houtafval en vulkanisch gesteente. Het programma leerde zo individuele pixels van satellietbeelden te analyseren. Deze pixels corresponderen elk met een gebied van 100 bij 100 meter. Daarbij bepaalde het computerprogramma welk type materiaal, zoals helder water of zeewier, de pixel waarschijnlijk bevatte.

Bij tests in de buurt van de kusten van Canada, Ghana, het Verenigd Koninkrijk en Vietnam bleek het algoritme in staat om in 86 procent van de gevallen drijvend plastic te herkennen.

Tonnen in één keer

Tot op heden wordt plastic vooral gemonitord vanaf boten, zegt Biermann. ‘Je brengt kleine gebieden in kaart en hoopt dan maar dat die een goed beeld geven van het probleem op grotere schaal.’

Het algoritme is een stap richting grootschaliger monitoren. Een beperking is daarbij dat de Sentinel 2-satellieten alleen beelden maken van land en kustgebieden. ‘Als ik vandaag naar Sentinel-opnames kijk, zijn die gisteren of zelfs eergisteren gemaakt’, zegt Biermann. ‘Terwijl alles in kustgebieden zó snel verandert.’

In de toekomst wil het team ook gaan monitoren op de open zee, waar de stromingen minder snel zijn. ‘Daar kunnen we misschien tonnen aan plastic in één keer weghalen, door opruimingsoperaties te sturen naar plaatsen waar we een grote opeenhoping van plastic zien.’

Special kunstmatige intelligentie
LEESTIP: de beste verhalen over KI uit New Scientist zijn gebundeld in deze special. Bestel hem in onze webshop.