BiodivKI

IQ-Wasser

KI-gestützte Erfassung und Prognose der Biodiversität und Wasserqualität in Trinkwasser-Reservoiren

Oberflächengewässer wie Seen und Talsperren besitzen eine komplexe biologische Diversität und werden als Ressource für 12 % des Trinkwassers in Deutschland genutzt. Durch Klimawandel, Umweltverschmutzung und die Verbreitung invasiver Arten (Neobiota) ist in vielen Gewässern ein Verlust der Biodiversität zu verzeichnen, was die Wasserqualität negativ beeinflusst.

Ziel des Projekts IQ-Wasser ist die Verknüpfung neuer molekularbiologischer Methoden wie Metagenom-Analysen mit der Nutzung von KI-Verfahren zur Auswertung sehr großer Datenmengen. Ermöglicht werden so neue Erkenntnisse über die Veränderung aquatischer Ökosysteme und eine fundierte Prognose der Wasserqualität. Hierfür werden moderne Methoden zur Erfassung toxinbildender Algen, zur Identifikation von Krankheitserregern und fäkalen Eintragsquellen, zur Beurteilung von Antibiotikaresistenzen und zur frühzeitigen Erfassung von Neobiota eingesetzt. Auf Basis der Ergebnisse können gezielt Maßnahmen zum Erhalt der natürlichen Biodiversität und zur Sicherung der Wasserqualität eingeleitet werden.

Das Projekt verfolgt in der ersten Phase die vertiefte Ausarbeitung eines Konzepts und die Erstellung eines Antrags für eine zweite Phase, welcher die Umsetzung der genannten Ziele zum Gegenstand hat. Zudem werden im Projekt initiale wissenschaftliche Arbeiten vorgenommen, die einen effektiven und schnellen Einstieg in eine mögliche zweite Phase erlauben.

Projektleitung: Prof. Dr. Andreas Tiehm

DVGW Deutscher Verein des Gas- und Wasserfaches e.V. – Technisch-wissenschaftlicher Verein

Das Projekt im Interview

IQ-Wasser: „Je mehr Daten wir aufnehmen, desto genauer lassen sich die Zusammenhänge entschlüsseln“

In vielen Gewässern ist ein zunehmender Verlust der Biodiversität zu verzeichnen, was die Trinkwasserqualität negativ beeinflusst. Prof. Dr. Andreas Tiehm vom Forschungsvorhaben IQ-Wasser verfolgt das Ziel, neuartige molekularbiologische Methoden mit der Nutzung von KI-Verfahren zu verknüpfen, um so neue Erkenntnisse über die Veränderung aquatischer Ökosysteme zu gewinnen und eine fundierte Prognose der Wasserqualität zu ermöglichen.

Zum Interview auf der FONA-Seite.