{"id":58084,"date":"2026-09-16T08:31:00","date_gmt":"2026-09-16T06:31:00","guid":{"rendered":"https:\/\/marineforum.online\/?p=58084"},"modified":"2026-09-16T14:13:58","modified_gmt":"2026-09-16T12:13:58","slug":"dwt-special-munitionsaltlasten-ki-nordsee-ostsee-detektion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/marineforum.online\/en\/dwt-special-munitionsaltlasten-ki-nordsee-ostsee-detektion\/","title":{"rendered":"DWT Special: Munitionsaltlasten \u2013 K\u00fcnstliche Intelligenz gegen alte Munition?"},"content":{"rendered":"

K\u00fcnstliche Intelligenz gegen alte Munition?<\/strong><\/p>\n

KI birgt das Potenzial, auch f\u00fcr jahrzehntealte Umwelts\u00fcnden nutzbar zu sein, gleichwohl d\u00fcrfte die Bergung nach heutigem Stand der Technik Handarbeit bleiben.<\/p>\n

Munitionsaltlasten in Nord und Ostsee, eine lange verdr\u00e4ngte Hinterlassenschaft <\/strong><\/p>\n

Die Idee zu diesem Artikel erfasste den Autor beim H\u00f6ren eines Podcast bei Heise online. Der inspirierende Podcast handelte von Bestrebungen, K\u00fcnstliche Intelligenz beim Aufsp\u00fcren von Minenfeldern und Munitionsaltlasten in Nord und Ostsee einzusetzen. Wir wissen, es handelt sich um alte Seeminen, Bomben, Granaten und weitere Kampfmittel aus den Weltkriegen. Ein seit Jahren schwelendes Thema an der K\u00fcste: wir erinnern uns an Bund-L\u00e4nder-Streitereien, an Phosphor-Unf\u00e4lle, Schweinswalbesch\u00fctzer und endlich: ein politischer Wille und fortschreitende Technologie Entwicklung. Werden wir mit der KI nun die Hinterlassenschaften aus dem Zweiten Weltkrieg suchen, orten und finden \u2013 gar vernichten? Sicher nicht, aber die Detektion, Klassifikation und teilweise Vorbereitung der Bergung von Munitionsaltlasten in Nord und Ostsee hat ein hohes Aufkommen an Lagebildern, Daten und Ergebnissen. Mit KI kann man das unterst\u00fctzen. Diese Unterscheidung ist wichtig, weil Begriffe wie Mine, Munition, Blindg\u00e4nger und Altlast in der \u00f6ffentlichen Debatte h\u00e4ufig unscharf verwendet werden.<\/p>\n

Das Ausma\u00df dieser Altlasten ist erheblich. Die Bundesregierung beziffert die Munitionsaltlasten in deutschen Meeresgew\u00e4ssern mit rund 1,6 Millionen Tonnen. Davon entfallen etwa 1,3 Millionen Tonnen auf die Nordsee und rund 300.000 Tonnen auf die Ostsee. Mit zunehmender Korrosion setzen diese Altlasten Schadstoffe frei und bergen Risiken f\u00fcr Umwelt, Fischerei, Schifffahrt und K\u00fcstenr\u00e4ume. Wir wissen das, denn es ist vor unseren Haust\u00fcren. Die L\u00fcbecker Bucht, die Mecklenburger Bucht und die Kieler Au\u00dfenf\u00f6rde. Manch Strand zeigt Warnschilder vor Phosphor, bitte nicht mit Bernstein verwechseln!<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz unterst\u00fctzt die Suche im Sediment<\/strong><\/p>\n

Der Mehrwert von KI liegt in der Auswertung gro\u00dfer Datenmengen. Autonome und ferngesteuerte Systeme erzeugen umfangreiche Sonar-, Video-, Multibeam-, Magnetik- und weitere Sensordaten, die ohne automatisierte Vorverarbeitung nur mit hohem personellem Aufwand auswertbar w\u00e4ren. KI unterst\u00fctzt dabei, Objekte zu erkennen, zu klassifizieren und von nat\u00fcrlichen Strukturen zu unterscheiden. Dadurch lassen sich Verdachtsfl\u00e4chen schneller eingrenzen und Eins\u00e4tze gezielter planen, ohne dass die physische Bergung dadurch bereits automatisiert w\u00e4re.<\/p>\n

\"Geborgene<\/a>
Geborgene alte Munition. Foto: Nehring<\/figcaption><\/figure>\n

Ein deutscher Bezugspunkt ist das DFKI-Projekt CleanSeas, in dem robotische Systeme entwickelt werden, die Altmunition unter Wasser autonom erfassen und f\u00fcr die weitere Bergung vorbereiten sollen. Das Bundesministerium f\u00fcr Forschung, Technologie und Raumfahrt nennt zudem F\u00f6rderprojekte wie CONMAR, BASTA, ExPloTect, AMMOTRACe und ProBaNNt, in denen Erkennung, chemische Nachweisverfahren und robotische Munitionssuche weiterentwickelt werden. Das Projekt KALMAR zeigt den Effekt exemplarisch, dort konnte die Zeit bis zur ersten Objekterkennung von 30 Minuten auf 6 Minuten reduziert werden.<\/p>\n

F\u00fcr Munition, die tief im Sediment liegt, reicht eine einzelne Sensormethode allerdings selten aus. \u00dcblich ist ein Mehrsensor-Ansatz, bei dem hydroakustische Verfahren wie Multibeam-Echolot, Seitensichtsonar und Subbottom-Profiler mit geophysikalischen und robotischen Methoden kombiniert werden. Magnetometer sind f\u00fcr eisenhaltige Kampfmittel zentral, elektromagnetische Verfahren wie TDEM erg\u00e4nzen die Suche dort, wo neben der Ferromagnetik auch die allgemeine Leitf\u00e4higkeit eines Objekts von Bedeutung ist. Mit zunehmender Vergrabungstiefe sinkt die Entdeckungswahrscheinlichkeit erheblich, da Bodenbeschaffenheit, Bewuchs, Objektgr\u00f6\u00dfe und Korrosionszustand die Signatur ver\u00e4ndern. Deshalb gilt die Kombination mehrerer Verfahren als notwendig.<\/p>\n

Grenzen der Modelle und der Blick \u00fcber den Tellerrand <\/strong><\/p>\n

Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung besteht weniger im Algorithmus als in der Datenbasis. F\u00fcr Munitionstypen werden gro\u00dfe Mengen sauber gelabelter Beispiele ben\u00f6tigt, die unterschiedliche Lagen, Vergrabungstiefen, Korrosionszust\u00e4nde, Sichtbedingungen und Sensorperspektiven abdecken. Hinzu kommt eine ungleiche Verteilung der Munitionsarten, seltene, aber operativ kritische Typen werden von Modellen leichter mit nat\u00fcrlichen Objekten verwechselt.<\/p>\n

Synthetische Trainingsdaten k\u00f6nnten diese L\u00fccke schlie\u00dfen, da sie schwer zug\u00e4ngliche Szenarien gezielt nachbilden k\u00f6nnen und eine automatische Annotation erm\u00f6glichen. Mehrere Quellen betonen jedoch, dass synthetische Daten reale Daten nicht vollst\u00e4ndig ersetzen, sondern deren Abdeckung erg\u00e4nzen. Beim sogenannten Transfer Learning wird ein Modell zun\u00e4chst mit synthetischen Daten trainiert und anschlie\u00dfend mit realen Sensordaten aus dem tats\u00e4chlichen Einsatzgebiet feinjustiert, um die Dom\u00e4nenl\u00fccke zwischen Simulation und Wirklichkeit zu verringern.<\/p>\n

International verfolgen auch humanit\u00e4re Minenr\u00e4umprogramme einen vergleichbaren Ansatz, etwa im Kontext der Ukraine, wo Drohnen, Computer Vision und KI zur schnelleren Erfassung von Verdachtsfl\u00e4chen eingesetzt werden. Auch hier ersetzen die Systeme nicht den Menschen, sondern erh\u00f6hen die Aufkl\u00e4rungsgeschwindigkeit und die Qualit\u00e4t der Priorisierung. F\u00fcr den maritimen Einsatz ist die Deutsche Marine mit ihrer klassischen Minenabwehrf\u00e4higkeit relevant, etwa durch das 3. Minensuchgeschwader mit Minenjagdbooten der Frankenthal-Klasse. Klassische Minenabwehr und KI-gest\u00fctzte Detektion adressieren dieselbe Grundaufgabe, gef\u00e4hrliche Objekte im maritimen Raum schneller und sicherer zu erkennen, auch wenn die verf\u00fcgbaren Quellen zu diesem konkreten Bezug nicht prim\u00e4r auf KI fokussiert waren.<\/p>\n

Conclusio<\/strong><\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die Auseinandersetzung mit Munitionsaltlasten im maritimen Raum nicht durch vollst\u00e4ndige Autonomie, sondern durch eine verbesserte Detektion, Klassifikation und Priorisierung von Verdachtsfl\u00e4chen. Der Fortschritt entsteht aus dem Zusammenspiel von Unterwasserrobotik, Sensorfusion, synthetischen Trainingsdaten und Transfer Learning. Wie belastbar dieser Fortschritt im praktischen Einsatz ist, h\u00e4ngt von der Qualit\u00e4t der Trainingsdaten, der Robustheit unter realen Bedingungen und der sicheren operativen Kette ab. Die abschlie\u00dfende Bewertung von Verdachtsobjekten und die eigentliche Bergung bleiben Aufgabe von Fachpersonal, KI dient hier als unterst\u00fctzendes Werkzeug f\u00fcr die Lageerzeugung und die Entscheidungsvorbereitung.<\/p>\n

Daniel Angres<\/p>\n

Sources<\/strong><\/p>\n

    \n
  • Bundesumweltministerium, Munitionsaltlasten im Meer, https:\/\/www.bundesumweltministerium.de\/themen\/meeresschutz\/munitionsaltlasten-im-meer, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • BMFTR, FAQ Munition im Meer, https:\/\/www.bmftr.bund.de\/SharedDocs\/FAQs\/DE\/munition-im-meer.html, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • deutschland.de, K\u00fcnstliche Intelligenz in der Meeresforschung, https:\/\/www.deutschland.de\/de\/topic\/umwelt\/kuenstliche-intelligenz-in-der-meeresforschung, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • YouTube, Terra X, Bomben im Meer, https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=-NAeTd8ETPs, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • bwi Magazin, KI sorgt unter Wasser f\u00fcr Durchblick, https:\/\/www.bwi.de\/magazin\/artikel\/ki-sorgt-unterwasser-fuer-durchblick, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • mind-verse, Neue Technologien zur Detektion k\u00fcstennaher Unterwasser-Blindg\u00e4nger, https:\/\/www.mind-verse.de\/news\/neue-technologien-detektion-unterwasser-blindgaenger-kuestrnahe, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • news.north.io, Offshore UXO Data Quality Control, https:\/\/news.north.io\/de\/offshore-uxo-data-quality-control, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • LUBW Baden-W\u00fcrttemberg, Methoden, https:\/\/www.lubw.baden-wuerttemberg.de\/wasser\/methoden, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • BFR-KMR, Anhang 3.1.1, https:\/\/www.bfr-kmr.de\/anhang_3.1.1.html, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • Fraunhofer IOSB, Tracking im maritimen Bereich, https:\/\/www.iosb.fraunhofer.de\/de\/kompetenzen\/bildauswertung\/video-exploitation-systems\/Leistungen\/tracking-im-maritimen-bereich.html, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • heise online, Multispektrale Sensortechnik und KI finden Unterwasser-Blindg\u00e4nger, https:\/\/www.heise.de\/news\/Multispektrale-Sensortechnik-und-KI-finden-Unterwasser-Blindgaenger-11354350.html, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • focalx, KI-Modelltraining, https:\/\/focalx.ai\/de\/kunstliche-intelligenz\/ki-modelltraining\/, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • activemind, KI eigene Trainingsdaten, https:\/\/www.activemind.de\/magazin\/ki-eigene-trainingsdaten\/, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • exxeta, Trainingstechniken f\u00fcr KI-Modelle, https:\/\/exxeta.com\/blog\/trainingstechniken-fuer-ki-modelle, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • de.shaip, Synthetic Data and AI, https:\/\/de.shaip.com\/blog\/synthetic-data-and-ai\/, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • Universit\u00e4t Stuttgart, ELIB-Publikation, https:\/\/elib.uni-stuttgart.de\/bitstreams\/6422cb55-686d-4b24-89bb-b5651e985a8f\/download, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • \u00f6ffentliche-it.de, Synthetische Daten, https:\/\/www.oeffentliche-it.de\/blog\/synthetische-daten\/, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • KIT-Publikation, https:\/\/publikationen.bibliothek.kit.edu\/1000194829, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • IBM, Transfer Learning, https:\/\/www.ibm.com\/de-de\/think\/topics\/transfer-learning, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • MathWorks, Transfer Learning, https:\/\/de.mathworks.com\/discovery\/transfer-learning.html, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • the-decoder, KI-gesteuerte Drohnen zur Minenr\u00e4umung in der Ukraine, https:\/\/the-decoder.de\/ki-gesteuerte-drohnen-koennten-bei-der-minenraeumung-in-der-ukraine-helfen\/, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • Welt Ohne Minen, KI und humanit\u00e4re Minenr\u00e4umung, https:\/\/www.wom.ch\/de\/neuigkeiten\/aktuelles\/ki-und-humanitaere-minenraeumung\/, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n
  • WirtschaftsWoche, Iran-Krieg, wie f\u00e4hig Deutschland zur Sicherung der Stra\u00dfe von Hormus ist, https:\/\/www.wiwo.de\/politik\/ausland\/iran-krieg-wie-faehig-deutschland-zur-sicherung-der-strasse-von-hormus-ist\/100208931.html, abgerufen am 01.08.2026<\/li>\n<\/ul>\n

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