q&more
Meine Merkliste
my.chemie.de  
Login  

News

Künstliche Intelligenz soll Vorhersage für Stickoxide, Ozon und Feinstaub liefern

Copyright: Forschungszentrum Jülich / Wilhelm-Peter Schneider

Für die Entwicklung von neuronalen Netzen zur Vorhersage der Luftqualität werden Superrechner benötigt, wie sie am Jülich Supercomputing Centre (JSC) betrieben werden.

16.04.2018: Was neuronale Netze leisten können, zeigt sich in der Bildbearbeitung. Deep-Learning-Algorithmen lassen störende Gegenstände, Menschen und Häuserzeilen unbemerkt verschwinden. Oder sie erzeugen selbst Bilder, ohne dass professionelle Fotografen einen Unterschied feststellen. Der Jülicher Forscher Dr. Martin Schultz will nun mit ganz ähnlichen Methoden lückenhafte Daten zur Verteilung von Luftschadstoffen vervollständigen. Die Ergebnisse könnten als Grundlage dienen zum Schutz der Luftqualität in Städten. Für das Projekt erhielt er einen Advanced Grant des Europäischen Forschungsrats, der eine Fördersumme von 2,5 Millionen Euro über 5 Jahre verspricht.

Die Luftqualität in den Städten ist seit längerer Zeit in der Diskussion. Wegen der erhöhten Stickoxidwerte drohen Dieselfahrverbote, die Belastung durch Feinstaub gehört mit zu den großen Gesundheitsrisiken unserer Zeit. Doch wie hoch die Schadstoff-Konzentration an einem Ort genau ist, lässt sich in der Regel gar nicht sagen.

"Das Messnetz ist selbst in vergleichsweise gut entwickelten Regionen wie in Deutschland längst nicht flächendeckend", erklärt Dr. Martin Schultz vom Forschungszentrum Jülich. "So gibt es zum Beispiel in Köln, immerhin einer Millionenstadt, gerade einmal 14 Messstellen für Stickoxide, von denen aber nur 4 stündliche Werte liefern und mehr als nur Stickoxide messen."

In anderen Teilen der Welt ist die Lage noch deutlich schlechter: so gibt es kaum Stationen in Afrika und über den Ozeanen klaffen auch riesige Lücken. Dabei kann sich die Menge an Schadstoffen in der Luft schon in benachbarten Lagen stark unterscheiden. Lokal auftretende Inversionswetterlagen, aber auch die Nähe zu Straßen und Gebäuden, haben einen massiven Einfluss auf die Werte.

Dem Mangel an Messdaten will Schultz mit einem Ansatz begegnen, der in der Umweltforschung bislang kaum erprobt wurde, bei anderen Aufgaben jedoch schon sehr gut funktioniert. Der Forscher, einer der weltweit meistzitierten Geowissenschaftler, verzichtet bewusst auf bewährte numerische Modelle. Stattdessen setzt er auf Methoden der "künstlichen Intelligenz" – in Verbindung mit der Rechenkraft von Supercomputern, wie sie das Jülich Supercomputing Centre (JSC) betreibt.

"Wenn das so funktioniert wie gedacht, dann wird IntelliAQ zunächst einmal für alle existierenden Messstationen eine detaillierte Vorhersage liefern, die dann zum Beispiel von den Städten für Luftreinhalte-Maßnahmen verwendet werden kann", erklärt Martin Schultz.

Er geht davon aus, dass sich so auch für Orte zwischen den Messstationen genauere Vorhersagen treffen lassen, als es bisher mit aktuellen numerischen Modellen möglich ist. "Die klassischen Modelle haben auch nach Jahrzehnten der Entwicklung immer noch gravierende Fehler bei der Vorhersage von Luftschadstoffkonzentrationen. Hier setzt IntelliAQ an. Der Ansatz besteht darin, mit Hilfe des maschinellen Lernens an den Orten, wo es Daten gibt, Muster zu identifizieren, die verschiedene meteorologische Größen und hochaufgelöste geografische Informationen mit den Luftschadstoffkonzentrationen verknüpfen, und diese Verknüpfungen dann zu nutzen, um die räumlichen und zeitlichen Lücken in den Datensätzen zu schließen", sagt Martin Schultz.

Auf dem Gebiet der Bildbearbeitung haben sich lernfähige neuronale Netzen bereits eindrucksvoll bewährt. Damit sie zur Vorhersage von Luftschadstoffen taugen, planen die Forscher, sie mit verschiedenen Daten füttern: Mit der TOAR-Datenbank betreibt das JSC jetzt schon das weltweit umfangreichste Archiv bodennaher Ozonmessungen. Ergänzt wird es um Zeitreihen zu anderen Luftschadstoffen, etwa zu Feinstaub und Stickoxiden. Mit dem OpenAQ-Netzwerk kommen zudem tagesaktuelle Messwerte hinzu. Und die Forscher um Martin Schultz haben noch weitere Datenquellen höchst unterschiedlicher Natur im Blick: Informationen zu den Standorten von Kraftwerken und vielbefahrenen Straßen sowie hochaufgelöste Wetterdaten und Satellitendaten, aus denen sich die Bevölkerungsdichte und der Grad der Bebauung ablesen lässt.

Die durch einen selbstlernenden Algorithmus erzeugten Werte wären nicht nur für Vorhersagen, sondern auch für die retrospektive Untersuchung relevant. "Will man zum Beispiel abschätzen, wie viele Menschen durch Luftschadstoffe erkranken oder frühzeitig sterben, dann erfordert dies eine Kartierung der Schadstoffkonzentrationen auf Skalen, die mit heutigen Modellen nicht abbildbar sind", erklärt Martin Schultz. Die Ergebnisse könnten zudem dazu dienen, Daten von preiswerten Kleinsensoren zu eichen – die dadurch für belastbare, flächendeckende Analysen in Städten nutzbar werden.

Fakten, Hintergründe, Dossiers

  • Ozon
  • Schadstoffanalysen
  • Schadstoffe
  • künstliche neuronal…
  • Neuronale Netze

Mehr über Forschungszentrum Jülich

  • News

    Lauschangriff auf Nervenzellen

    Unablässig laufen elektrische Impulse über die Bahnen des menschlichen Nervensystems. Wissenschaftler des Forschungszentrums Jülich, der TU München und vom niederländischen Leiden Institute of Chemistry haben Mikrosensoren entwickelt, die diese Signale der Nervenzellen belauschen können. Fü ... mehr

    Neue Methode für die Arzneiforschung

    Medikamente können die Struktur von Zellmembranen verändern. Das kann die Wirksamkeit der Arzneien beeinträchtigen oder unerwünschte Nebenwirkungen auslösen. Bisher sind diese strukturellen Veränderungen von Zellmembranen durch medizinische Wirkstoffe jedoch nur wenig untersucht. Forscher a ... mehr

    Ferngesteuerte Nervenzellen: Geheimnis des "Lichtschalters" gelüftet

    Nervenzellen per Schalter gezielt an- und auszuknipsen – das ermöglicht die Optogenetik mit speziellen lichtempfindlichen "Protein-Schaltern". Eines der wichtigsten davon ist Channelrhodopsin 2, das erste der "Lichtschalter-Proteine", bei denen der Einbau in Nervenzellen gelang. Heute wird ... mehr

  • q&more Artikel

    Makromolekulare Umgebungen beeinflussen Proteine

    Eine intensive Wechselwirkung von Proteinen mit anderen Makromolekülen kann wichtige Eigenschaften von Proteinen wie z. B. die Translationsbeweglichkeit oder den Konformationszustand signifi kant verändern. mehr

    Koffein-Kick

    Koffein ist die weltweit am weitesten verbreitete psycho­aktive Substanz. Sie findet sich als Wirkstoff in Getränken wie Kaffee, Tee und sog. Energy Drinks. Koffein kann Vigilanz und Aufmerksamkeit erhöhen, Schläfrigkeit reduzieren und die kognitive Leistungsfähigkeit steigern. Seine neurob ... mehr

  • Autoren

    Prof. Dr. Jörg Fitter

    Jg. 1963, studierte Physik an der Universität Hamburg. Nach seiner Promotion an der FU Berlin war er im Bereich der Neutronenstreuung und der molekularen Biophysik am HahnMeitnerInstitut in Berlin und am Forschungszentrum Jülich tätig. Er habilitierte sich in der Physikalischen Biologie der ... mehr

    Dr. David Elmenhorst

    David Elmenhorst, geb. 1975, studierte Medizin in Aachen und promovierte am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt in Köln im Bereich der Schlafforschung. 2008/2009 war er Gastwissenschaftler am Brain Imaging Center des Montreal Neuro­logical Institut in Kanada. Seit 2003 ist er in der A ... mehr

    Prof. Dr. Andreas Bauer

    Andreas Bauer, geb. 1962, studierte Medizin und Philo­sophie in Aachen, Köln und Düsseldorf, wo er auf dem Gebiet der Neurorezeptorautoradiografie promovierte. Seine Facharztausbildung absolvierte er an der Universitätsklinik Köln, er habilitierte an der Universität Düsseldorf im Fach Neuro ... mehr

q&more – die Networking-Platform für exzellente Qualität in Labor und Prozess

q&more verfolgt den Anspruch, aktuelle Forschung und innovative Lösungen sichtbar zu machen und den Wissensaustausch zu unterstützen. Im Fokus des breiten Themenspektrums stehen höchste Qualitätsansprüche in einem hochinnovativen Branchenumfeld. Als moderne Wissensplattform bietet q&more den Akteuren im Markt einzigartige Networking-Möglichkeiten. International renommierte Autoren repräsentieren den aktuellen Wissenstand. Die Originalbeiträge werden attraktiv in einem anspruchsvollen Umfeld präsentiert und deutsch und englisch publiziert. Die Inhalte zeigen neue Konzepte und unkonventionelle Lösungsansätze auf.

> mehr zu q&more

q&more wird unterstützt von:



Ihr Bowser ist nicht aktuell. Microsoft Internet Explorer 6.0 unterstützt einige Funktionen auf Chemie.DE nicht.