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Foto: Lukas Gojda / Shutterstock
Bild: Lukas Gojda | Shutterstock

Mission Energiewende | Tiefseebergbau und KI

Tiefseeschätze für die Energiewende?

Die Tiefsee ist nicht nur unglaublich artenreich, dort lagern auch wertvolle Rohstoffe. Welche Rolle spielt KI für einen möglichen Abbau?

Präsentiert von

Eine Kooperation mit dem Klimaschutz-Unternehmen LichtBlick

Die Tiefsee: Eine Welt voller Farben

Pinke Seegurken, orangefarbene Korallen, Quallen, Oktopoden und Fische, die in der Dunkelheit leuchten — die Tiefsee ist ein bisher nur wenig erforschter Lebensraum. Ein Forschungsteam hat Anfang des Jahres vor der Küste von Chile mehr als 100 neue Arten entdeckt — in nur einer Expedition. 

We might think of deep sea life being dark and maybe dull, as their surroundings. But that’s definitely not the case. We see colorful creatures in extraordinary shapes.

Dr. Helen Scales, Meeresbiologin und Autorin

Dr. Helen Scales, Meeresbiologin und Autorin Foto: Ria Mishaal

Manganknollenfelder am Meeresgrund

So artenreich die Tiefsee ist, so reich an Rohstoffen ist sie. Sogenannte Manganknollen lagern auf dem Meeresboden der weltweiten Ozeane. Sie enthalten auch Mangan, Kobalt, Nickel und Kupfer. Rohstoffe, die in Akkus, Mikrochips und Windturbinen verbaut werden und damit ein wichtiger Baustein in der weltweiten Energiewende sind.

Besonders große und dichte Manganknollenfelder gibt es im Südpazifik zwischen Mexiko und Hawaii in der sogenannten Clarion-Clipperton Zone. Schon seit den 1960er Jahren testen Unternehmen und Forschungsgruppen verschiedene Technologien zum Abbau dieser Rohstoffe. Zum Einsatz kommt dabei heute auch Künstliche Intelligenz. Sie könnte etwa bei der Suche nach geeigneten Abbaugebieten, beim Abbau selbst und bei der Verarbeitung der Rohstoffe zum Einsatz kommen, erklärt Matthias Karlbauer von der Universität Tübingen im Podcast. 

Maschinelles Lernen kann bei der Suche nach Techniken helfen, die die Extraktion der Stoffe aus den Manganknollen erleichtern.

Matthias Karlbauer, Universität Tübingen

Matthias Karlbauer, Universität Tübingen Foto: Matthias Karlbauer

Rohstoff-Abbau per Tauchgang

„Impossible Metals“-Geschäftsführer Oliver Gunasekara und sein Team haben den Roboter „Eureka“ entwickelt, der sich momentan noch in der Testphase befindet. „Eureka“ ist ein gelber Unterwasserroboter, der etwa einen Meter über dem Meeresboden schwebt. Greifarme unterhalb des Roboters entscheiden mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Kameras, welche Manganknollen eingesammelt werden und welche nicht. Davon erhofft sich Oliver Gunasekara beim Abbau weniger in das Ökosystem der Tiefsee einzugreifen.

We invented an architecture that collects this material without destroying the habitat, preserving the biodiversity and avoiding the release of large sediment plumes, dust clouds in the ocean that would also have impacts.

Oliver Gunasekara, Impossible Metals

Oliver Gunasekara, Impossible Metals Foto: Impossible Metals

Die Meeresbiologin Helen Scales sieht die „selektive Ernte“ jedoch kritisch. Denn egal, welche Technologie beim Abbau zum Einsatz kommt, wenn die Manganknollen einmal abgebaut sind, dann wachsen sie nicht nach. Auch die Schäden am Meeresboden wären irreversibel. Ein Forschungsteam hat in den 1990er Jahren ausgetestet, welche Folgen ein Abbau in der Tiefsee hätte. Auch heute, mehr als 20 Jahre nach dem Einsatz, sind die Spuren von damals zu sehen.

In dieser letzten Folge unseres Schwerpunkts „Klima und Künstliche Intelligenz“ in Zusammenarbeit mit der Wissenschaftsplattform te.ma., sprechen Ina Lebedjew und Sara-Marie Plekat in „Mission Energiewende“ über die Rolle von KI im Tiefseebergbau. Zu Wort kommen die Meeresbiologin Dr. Helen Scales, Oliver Gunasekara vom Bergbauunternehmen „Impossible Metals“ und der KI-Experte Matthias Karlbauer von der Universität Tübingen und Autor bei te.ma.

Diese Podcastfolge ist Teil einer dreiteiligen Themenreihe vom Podcast-Radio detektor.fm in Zusammenarbeit mit der Wissensplattform te.ma.

In einer früheren Version war die Rede von „seltenen Erden“ in Bezug auf Manganknollen, das ist in diesem Kontext ungenau. Wir haben es korrigiert und bitten um Entschuldigung.  

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