KI-System revolutioniert Asbesterkennung anhand von Luftbildern

Ein bahnbrechendes, KI-basiertes System von Forschern der Universitat Oberta de Catalunya (UOC) wird die Asbesterkennung auf Gebäudedächern und die Durchführung der Überwachung revolutionieren. Der innovative Ansatz, der auf Deep Learning und Computer Vision basiert und allgemein verfügbare RGB-Fernerkundungsbilder analysiert, bietet eine kostengünstige und skalierbare Lösung für dieses wichtige Problem.

KI überwindet herkömmliche Grenzen

Die alten Asbestsanierungsverfahren erforderten langsame und teure hyperspektrale Bildgebung, was eine großflächige Umsetzung erschwerte. Das Team der UOC nutzt hochauflösende RGB-Bilder, die dank der zunehmenden Nutzung von Luftbildkartierungsdiensten überall leicht verfügbar sind. Das in Entwicklung befindliche System konzentriert sich auf wiederverwendete VNIR- und NIR-Bilder als ergänzende Informationen.

„Unser Ansatz ist aufgrund der Spezialisierung und Kosteneffektivität der KI-Erstellung mit RGB-Bildern äußerst effizient“ erklärt Javier Borge Holthoefer, Hauptforscher der Forschungsgruppe für komplexe Systeme (CoSIN3) an der UOC. Er fügt hinzu, dass diese hochauflösenden Luftbilder in den USA und den meisten anderen Ländern kostenlos verfügbar sind.

Die Forscher begannen mit dem Aufbau des Systems auf Basis von Material des Kartographischen und Geologischen Instituts von Katalonien, das aus Tausenden von Luftbildern bestand. Das Deep-Learning-Modell wurdematictrainiert, um die Muster, Farben, Texturen und strukturellen Merkmale der intensiven Dachdichtungsmuster asbesthaltiger Dächer von denen asbestfreier Dächer zu unterscheiden.

Vielseitige Anwendungen

Dieses Team nutzte ein umfassendes Validierungsverfahren. Tatsächlich bestand der Bilddatensatz für den ersten Test aus 20 % der Originalbilder. Die Ergebnisse waren äußerst positiv: Das KI-System erreichte eine Genauigkeit von über 80 % bei der Erkennung von Asbest auf dem Dach.

Die Vielseitigkeit der Systeme beschränkt sich nicht auf große städtische, industrielle und Küstengebiete, sondern sie können überall eingesetzt werden – in der Stadt, in der Industrie, im öffentlichen Raum und im Gelände. Behörden können sie für umfassende Untersuchungen und die sichere Entfernung asbesthaltiger Materialien aus öffentlichen und privaten Gebäuden nutzen.

Mittlerweile ist die Verwendung von Asbest im Bauwesen in vielen Ländern reguliert oder sogar verboten, dennoch stellt er international weiterhin ein enormes Risiko dar. Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) hat über 100.000 Todesfälle registriert, die mit verschiedenen Lungenkrebsarten, Pleura-Tumoren und Lungenfibrose in Verbindung stehen.

Es ist erschreckend, dass in Katalonien schätzungsweise über 4 Millionen Tonnen Asbestfaserzement in Gebäuden verbaut sind. Die Behörden haben sich zum Ziel gesetzt, Asbest in öffentlichen Gebäuden bis 2028 und in privaten Gebäuden bis 2032 zu entfernen. Dieses Problem muss daher dringend gelöst werden.

Obwohl das KI-System in städtischen und industriellen Gebieten fortgeschrittene Fähigkeiten aufweist, haben Experten die Notwendigkeitdent, die Trainingsbasis durch die Einbeziehung vielfältigerer Umgebungen zu erweitern. Trotz der städtischen Ausrichtung bestehender Modelle bieten diese eine größere Datenvielfalt sowohl für ländliche als auch für stadtnahe Gebiete.