Wissenschaftler der NASA haben ein künstliches Intelligenz-Tool entwickelt, das fünf unterschiedliche Satellitendatensätze fusioniert, um gefährliche Algenblüten präzise zu verfolgen. Die Ergebnisse ihrer Studie wurden kürzlich in der Fachzeitschrift „Earth and Space Science" veröffentlicht. Das System konnte erfolgreich Algenblüten nachweisen, die sich vor der Küste von Westflorida und Südkalifornien gebildet hatten. Diese Blüte aus mikroskopisch kleinen Phytoplankton-Organismen ist oft an grünen Verfärbungen des Meereswassers sichtbar. Schwere Algenblüten stellen eine erhebliche Gefahr für die Gesundheit von Menschen und Tieren dar und verursachen den Küstenökonomien in den Vereinigten Staaten jährlich Kosten in Millionenhöhe. In Florida führt beispielsweise die Art Karenia brevis zu schädlichen Blüten, die Wildtiere töten, Strände unbrauchbar machen und Badeunfälle auslösen. An der Westküste verursachten Blüte-Verbindungen von Pseudo-nitzschia in jüngster Zeit die Vergiftung von Hunderten Delfinen und Seekühen. Die von den Algen produzierten Toxine können zudem in die Luft gelangen und bei Menschen Atemwegserkrankungen hervorrufen. Die bisherigen Überwachungsmethoden haben erhebliche Nachteile. Gesundheitsbehörden und die National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) warnen zwar vor Blüten, doch die traditionellen Methoden erfordern das manuelle Probenentnehmen von Booten aus, gefolgt von labortechnischen Analysen, die Tage dauern können. Oft ist unklar, wo eine neue Ausbreitung beginnen wird. Die neue KI-Lösung nutzt die globale Übersicht von Erdbeobachtungssatelliten, um diese Lücke zu schließen. Durch die Fusion unterschiedlicher Datensätze dient das Tool als Kraftmultiplikator, der Gemeinden hilft, ihre Ressourcen gezielt einzusetzen. Das Forschungsteam entwickelte ein selbstüberwachtes (self-supervised) maschinelles Lernsystem. Dieses wurde trainiert, um Muster in den Daten verschiedener Satelliten zu erkennen und mit Feldbeobachtungen abzugleichen, ohne dass eine manuelle Beschriftung der Daten erforderlich war. Die Analyse umfasst Instrumente wie den hyperspektralen Sensor des PACE-Satelliten, der Algen an ihrer Farbe und Form erkennt, sowie das TROPOMI-Instrument, das das schwache rote Leuchten bestimmter Algenarten während der Photosynthese erfasst. Basierend auf Daten aus den Jahren 2018 und 2019 zeigt das System, dass es auch komplexe Küstengewässer mit Sedimenten und Abwasser zuverlässig analysieren und spezifische Algenarten identifizieren kann. Michelle Gierach von der NASA Jet Propulsion Laboratory betont, dass das Tool entscheidend dabei helfen kann, den genauen Zeitpunkt und Ort für die Entnahme von Wasserproben zu bestimmen, sobald sich eine Blüte zu bilden beginnt. Die nächste Phase der Entwicklung sieht die Erweiterung des Systems auf weitere Küstenregionen und andere Gewässer wie Seen vor. Ziel ist es, die Technologie bis in die kommenden Jahre für Entscheidungsträger in Bereichen wie Aquakultur und Tourismus zugänglich zu machen. Laut Kelly Luis vom NASA-Team soll durch die Integration aller verfügbaren NASA-Ressourcen eine bessere Schnittstelle zwischen Technologie und den tatsächlichen Bedürfnissen der Endnutzer geschaffen werden. Dies stellt einen wichtigen Schritt dar, um durch massive Datenströme handlungsrelevantes Wissen über die Ozeane zu generieren.