Mit maschinellem Lernen den Seetang retten

Algen sind in der ostasiatischen K�che bereits sehr beliebt und bergen ein enormes Potenzial als nachhaltige Nahrungsquelle f�r die st�ndig wachsende Weltbev�lkerung. Neben ihrem N�hrwert bek�mpfen Algen auch verschiedene Umweltbedrohungen. Sie tragen zur Bek�mpfung des Klimawandels bei, indem sie �bersch�ssiges Kohlendioxid in der Atmosph�re absorbieren, und k�nnen auch den Abfluss von D�ngemitteln aufnehmen und so die K�sten sauberer halten.

Wie so viele Meereslebewesen ist auch der Seetang durch genau das bedroht, wogegen er hilft: den Klimawandel. Klimastressfaktoren wie warme Temperaturen oder wenig Sonnenlicht beg�nstigen das Wachstum sch�dlicher Bakterien wie der Eiskrankheit. Innerhalb weniger Tage werden ganze Algenfarmen durch unkontrolliertes Bakterienwachstum dezimiert.

Ziel: Kosteng�nstiges Ger�t

Um dieses Problem zu l�sen, hat Charlene Xia die Mikrobiota in diesen Algenfarmen als Indikator f�r eine m�gliche Bedrohung der Algen oder des Viehbestands untersucht. �Unser Projekt zielt darauf ab, ein kosteng�nstiges Ger�t zu entwickeln, das durch die �berwachung des Mikrobioms der Umgebung Krankheiten erkennen und verhindern kann, bevor sie Algen oder Viehbest�nde befallen�, sagt Xia.

Das Team kombiniert alte Technologie mit der neuesten Computertechnik.

Das Mikrobiom-�berwachungssystem von Charlene Xia. /

Mit einem tauchf�higen digitalen holografischen Mikroskop nehmen sie ein 2D-Bild auf. Anschliessend setzen sie ein maschinelles Lernsystem, ein so genanntes neuronales Netz, ein, um das 2D-Bild in eine Darstellung des Mikrobioms in der 3D-Umgebung umzuwandeln.

�Mithilfe eines maschinellen Lernnetzwerks kann man ein 2D-Bild fast in Echtzeit rekonstruieren, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie das Mikrobiom in einem 3D-Raum aussieht�, sagt Xia.

Erfahrungen aus dem Media Lab

Die Software kann auf einem kleinen Raspberry Pi ausgef�hrt werden, der an das holografische Mikroskop angeschlossen werden kann. Um herauszufinden, wie diese Daten an das Forschungsteam weitergegeben werden k�nnen, griff Xia auf die Ergebnisse ihrer Masterarbeit zur�ck.

In dieser Arbeit unter der Leitung von Professor Allan Adams und Professor Joseph Paradiso im MIT Media Lab konzentrierte sich Xia auf die Entwicklung kleiner Unterwasserkommunikationsger�te, die Daten �ber den Ozean an die Forscher zur�cksenden k�nnen. Statt der �blichen 4000 Dollar sollten diese Ger�te weniger als 100 Dollar kosten, um die Kostenbarriere f�r diejenigen zu senken, die die vielen Geheimnisse unserer Ozeane aufdecken wollen. Die Kommunikationsger�te k�nnen zur Weitergabe von Daten �ber die Meeresumwelt aus den Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden.

Durch die Kombination dieser kosteng�nstigen Kommunikationsger�te mit mikroskopischen Bildern und maschinellem Lernen hofft Xia, ein kosteng�nstiges Echtzeit-�berwachungssystem zu entwickeln, das sich auf ganze Algenfarmen ausdehnen l�sst.

�Das 'Internet der Dinge' unter Wasser�

�Es ist fast so, als h�tte man das 'Internet der Dinge' unter Wasser�, f�gt Xia hinzu. �Ich entwickle dieses ganze Unterwasserkamerasystem zusammen mit der von mir entwickelten drahtlosen Kommunikation, die mir die Daten liefern kann, w�hrend ich an Land sitze.�

Mit diesen Daten �ber das Mikrobiom k�nnen Xia und ihr Team erkennen, ob eine Krankheit im Begriff ist, auszubrechen und Algen oder Vieh zu gef�hrden, bevor es zu sp�t ist.

�Wir sollten die Landwirtschaft und die Lebensmittelproduktion im Zusammenhang mit dem gesamten �kosystem betrachten�, sagt sie. �Mein Meta-Ziel f�r dieses Projekt ist es, die Menschen dazu zu bringen, �ber die Lebensmittelproduktion auf eine ganzheitlichere und nat�rlichere Weise nachzudenken.�