Montag, September 2, 2024
Die neue europäische Entwaldungsverordnung (EUDR) soll sicherstellen, dass in der EU vermarktete Waren nicht zur Entwaldung beitragen. Wenn beispielsweise ein Holzprodukt auf den EU-Markt gelangt, muss es von einer Dokumentation begleitet werden, in der die bei seiner Herstellung verwendeten Holzarten aufgeführt sind und deren legale Herkunft nachgewiesen wird. Je nach Material kann bereits die anfängliche Überprüfung der deklarierten Holzart eine Herausforderung sein. Beispielsweise erfordert Papier eine zeitaufwändige Untersuchung durch Spezialisten. Um diesen Prozess zu rationalisieren und zu beschleunigen, wird ein neues KI-basiertes Analysetool zur Identifizierung von Holzarten entwickelt.
Forscher des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM arbeiten eng mit dem Thünen-Institut für Holzforschung zusammen, um dieses automatisierte Bilderkennungssystem zu entwickeln, das für die großflächige Überprüfung von Holzartendeklarationen konzipiert ist.
Illegaler Holzeinschlag ist eine direkte Folge der steigenden weltweiten Nachfrage nach Schnittholz. Um dem entgegenzuwirken, wurde 2013 die Holzhandelsverordnung der Europäischen Union (EUTR), die der EUDR vorausging, eingeführt, mit dem Ziel, die illegale Nutzung von Holz einzudämmen. wood. Seit Inkrafttreten der Richtlinie sind Unternehmen verpflichtet, die in ihren Produkten verwendeten Holzarten und deren Herkunft zu dokumentieren, um sicherzustellen, dass das in den EU-Markt importierte Holz aus legalen Quellen stammt. Diese Anforderung gilt auch für Holzprodukte wie Spanplatten, Faserplatten, Papier und Karton. Die Herausforderung bleibt jedoch bestehen: Wie können die in Fasermaterialien verwendeten Holzarten mit absoluter Sicherheit identifiziert werden?
Nach derzeitigem Stand ist die Verantwortung für die Prüfung Holzprodukte Diese Aufgabe übernehmen beispielsweise die Mitarbeiter des Thünen-Instituts, einem Forschungsinstitut im Geschäftsbereich des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL). Sie erhalten von Industrie und Behörden zahlreiche Produktproben, um die verwendeten Holzarten zu prüfen – Tendenz steigend. Anschließend werden die Proben zur mikroskopischen Analyse an Experten geschickt, was äußerst zeitaufwändig ist.
Bei Papier und Faserplatten werden die Holzzellen aus dem Material herausgelöst, eingefärbt und anschließend auf einem Objektträger präpariert. Anschließend können die Zellen anhand ihres Aussehens unter dem Mikroskop klassifiziert werden. Da dieser Präparations- und Untersuchungsprozess jedoch sehr zeitintensiv ist und immer mehr Proben zur Untersuchung eintreffen, können die Fachleute nur eine begrenzte Anzahl von Gutachten bearbeiten. Abhilfe soll ein neues KI-basiertes Analysetool schaffen, das hochqualifizierte Experten entlastet, den Untersuchungsprozess beschleunigt und automatisiert sowie schnelle, effiziente Kontrollen ermöglicht.
Implementierung von Algorithmen zur Eindämmung des illegalen Holzhandels weltweit
Im Fokus der Forscher stehen in dem Projekt zunächst Laubhölzer, insbesondere solche aus Plantagenanbau weltweit zur Zelluloseproduktion. Künstliche Intelligenz Mit Hilfe von Leitgewebe lässt sich die Holzart bestimmen. Dieses variiert in Zellstruktur, Form und Größe. Anhand von Referenzpräparaten aus der großen Holzprobensammlung des Thünen-Instituts trainieren die Forscher des Fraunhofer ITWM neuronale Netze so lange, bis die KI eigenständig charakteristische Merkmale bestimmter Holzarten erkennt, zuordnet und so im mikroskopischen Bild einer unbekannten Probe die vorhandenen Holzarten erkennt. Das Training erfolgt dabei für jede Kategorie wie Birke, Buche oder Pappel separat. In den einzelnen Bildern markiert das Analysetool zunächst die Zellen, die für die Identifizierung der jeweiligen Holzart entscheidend sind.
„Eine Probe gilt dann als auffällig, wenn sie Merkmale aufweist, die nicht mit der deklarierten Holzart übereinstimmen“, sagt Dr. Henrike Stephani, Projektleiterin KI_Wood-ID und stellvertretende Abteilungsleiterin Bildverarbeitung am Fraunhofer ITWM in Kaiserslautern.
Die Notwendigkeit, die Abholzung der Wälder weltweit zu verhindern
Ein erster Prototyp des Analysesystems wurde an Referenzproben trainiert und kann nun elf Laubholzarten zuverlässig identifizieren. In einer nächsten Phase soll diese Fähigkeit auf die Nadelholzidentifikation ausgeweitet werden. Der mit einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) ausgestattete Prototyp steht dem Thünen-Institut derzeit zur Nutzung zur Verfügung. Langfristig soll das KI-basierte Bilderkennungstool global zum Einsatz kommen und Prüflabore sowie Behörden bei der Überwachung und Regulierung des internationalen Holzhandels unterstützen.
„Letztendlich können Abholzung und illegaler Holzhandel nur auf globaler Ebene verhindert werden und so hoffen wir, dass weltweit anerkannte Prüforganisationen künftig von unserem System profitieren können“, so Stephani abschließend.
Quelle: Fraunhofer
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