ecoBay
KI-Robotik und genetisches Monitoring zur Frühdiagnose der Biodiversität bayerischer Seen
ecoBay verbindet genetisches Biodiversitätsmonitoring mit autonomer Robotik: Ein schwimmender Roboter unterstützt die hochaufgelöste Erfassung von Biodiversität und Gewässerzustand. Eine KI-gestützte Missionsplanung wählt dafür besonders aussagekräftige Mess- und Beprobungsstellen aus.
Süßwasserökosysteme stehen unter Druck, gleichzeitig ist die Erfassung genetischer Vielfalt im Monitoring bislang oft nur eingeschränkt möglich. ecoBay entwickelt dafür einen integrierten Ansatz aus Umwelt-DNA und Umwelt-RNA (Environmental DNA/RNA; eDNA/eRNA) und kontinuierlichen limnologischen Messreihen. Der schwimmende Roboter fährt Mess- und Beprobungsstellen wiederholbar an, sammelt Proben in unterschiedlichen Gewässerbereichen und liefert parallel Echtzeit-/kontinuierliche Messdaten. Aus Genom- und Transkriptomdaten werden Artenspektren, funktionale Aktivität und genetische Indikatoren der See-Gesundheit abgeleitet und mit Wasserqualitätsdaten zu prädiktiven Modellen verknüpft. Erprobt wird ecoBay an zwei Modellseen (Ammersee, Großer Ostersee).
Innovation
ecoBay adressiert die Herausforderung, Messungen räumlich und zeitlich gezielt dort durchzuführen, wo sie besonders aussagekräftig sind. Die Plattform verbindet robotische Navigation und Sensordaten mit einer KI-gestützten, informationsgetriebenen Auswahl von Messstellen. So wird die Probenahme effizienter und räumlich adaptiv. Gleichzeitig koppelt ecoBay genetische Analytik (eDNA/eRNA) mit physikochemischer Sensorik (z. B. Temperatur, Sauerstoff, pH, Nährstoffe) und validiert die autonomen Ergebnisse gegen Referenz- und manuelle Daten.
MIRMI-Beitrag
Am Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) entwickelt das Projektteam die robotische Plattform und die KI-Methodik für den Feldeinsatz. Dazu gehören die autonome Datenerhebung mit einem schwimmenden Roboter (unbemanntes Oberflächenfahrzeug), der Aufbauend auf Environmental-Sample-Processor-Konzepten (ESP) sowie deren Integration in die Plattform, und datengetriebene Regelungs- und Planungsverfahren für adaptive Missionen.
Eingebettet ins Baykliff2 Netzwerk
ecoBay ist Teil des BayKlif2-Verbunds (Schwerpunkte Wasser, Biodiversität, Ökosystemgesundheit). Das Projekt stellt standardisierte Daten und Workflows bereit und plant Austauschformate wie den Netzwerk-Workshop „Best Practices – Vom Labor ins Freiland“. Daten werden über die BayKlif2-Datenplattform und NFDI4Biodiversity nach FAIR-Prinzipien bereitgestellt; zentrale Softwarekomponenten sollen nach Validierung als Open Source veröffentlicht werden.
| Sponsor: | Bayerisches Staatministerium for Wissenschaft und Kunst |
| Gefördertes Projekt: | ecoBay – Robotik und genetisches Monitoring zur Frühdiagnose der Biodiversität bayerischer Seen |
| Förderlinie: | Baykliff2 |
| Dauer: | 5 Jahre (01.2026 - 02.2031) |
| Forschungsteam: | Prof. Dr. Ann-Marie Waldvogel (TUM - Global Change Limnology) |
| Dr.-Ing. Daniel-André Dücker (TUM - MIRMI - Environmental Robotics Group) | |
| Dr.-Ing. Stefan Sosnowski (TUM - MIRMI - Information Oriented Control) | |
| Prof. Dr. Gert Wörheide (LMU - Chair of Palaeontology & Geobiology) | |