Jenseits von Drohnen und KI: Die Zukunft der humanitären Minenräumung neu denken

Ich arbeite seit 2014 mit Drohnen, aber der Ausbruch des Krieges in der Ukraine markierte einen Wendepunkt in meiner Karriere. Seit 2022 konzentriere ich mich darauf, zu erforschen, wie Drohnen für die Automatisierung der humanitären Minenräumung eingesetzt werden können – welche Fähigkeiten sie benötigen und wie die Technologie diese Bemühungen sicherer und effizienter machen kann. Im Rahmen dieser Arbeit verfolge ich das Genfer Internationale Zentrum für humanitäre Minenräumung (GICHD) eng, besuche ihre Veranstaltungen und engagiere mich regelmäßig mit ihren Experten.

Bei der Betrachtung von drohnenbasierten Lösungen in Kombination mit KI sind sie tatsächlich nur bei der nicht-technischen Untersuchung (NTS) des humanitären Minenräumprozesses hilfreich. Das bedeutet, dass Drohnen große Flächen scannen und Daten sammeln. Anschließend analysiert ein Machine-Learning-Modell diese Daten, um Regionen zu markieren, die möglicherweise Minen enthalten. Nicht die genauen Orte der Minen.

Die technische Untersuchung (TS), die kontaminierte Gebiete bestätigt und kartiert, verlässt sich immer noch auf Personal mit Metall_detektoren, ausgebildeten Hunden und mechanischen Minenräumgeräten. Sie betreten das verminten Gebiet, um die genauen Orte der Gefahren zu bestimmen.

Der Prozess bleibt lang, riskant und teuer:

• Im Jahr 2023 gab es 15 Tote unter Minenräumern in drei Ländern
• Bei der derzeitigen Geschwindigkeit wird es über 100 Jahre dauern, alle Blindgänger zu räumen
• Die Kosten für die Entfernung einer einzelnen Landmine betragen 50 bis 100 Mal die Kosten für ihre Herstellung

Minen bleiben auch weiterhin eine Bedrohung für Zivilisten – es gab mindestens 5.757 Opfer von Minen/Blindgängern im Jahr 2023.

In diesem Beitrag erkläre ich, warum die aktuellen drohnenbasierten Lösungen nicht für die technische Untersuchung (die derzeit teuerste und zeitaufwändigste Phase) funktionieren und teile mit, was ich als beste Lösung betrachte.

Das Erkennen von Minen unter Boden oder Vegetation ist fast unmöglich

Drohnen mit Standard-Optik- oder Wärmebildkameras erfassen normalerweise Bilder aus einem einzigen, nach unten gerichteten Winkel. Dieser Ansatz funktioniert gut für die Erkennung von Oberflächenanomalien, aber nicht für die Erkennung von vergrabenen oder versteckten Minen. Aus diesem Grund werden Drohnen hauptsächlich für nicht-technische Untersuchungen im humanitären Minenräumen eingesetzt.

Eine der Frontline-Lösungen – Safe Pro AI – berichtet, dass sie in Regionen mit Bäumen und Sträuchern nur eine Erkennungsrate von 5 Prozent haben.

Obwohl es in der Ukraine, wo die meisten Minen auf dem Boden verstreut sind, anstatt vergraben zu sein, weniger relevant ist, ist die Situation sehr unterschiedlich (z. B.) in Kambodscha:

• 4-6 Millionen Landminen sind aus Konflikten der 1970er- und 1990er-Jahre übrig geblieben
• 64.000+ Opfer seit 1979, wobei Kinder die Hauptopfer sind

Nicht-metallische und alte Metallminen sind schwerer zu erkennen, sogar auf der Oberfläche

Nicht-metallische Minen stellen einen bedeutenden Anteil der Landminen in aktuellen und ehemaligen Konfliktzonen dar. Sie sind absichtlich so konzipiert, dass sie herkömmliche Metall_detektoren umgehen.

Visuell sind nicht-metallische Minen schwer zu erkennen. Sie glänzen nicht, heben sich in Bildern nicht hervor und zeigen sich nicht gut auf Wärmebildkameras. Metall_detektoren und Magnetometer verpassen sie entweder oder lösen zu viele Falschalarme aus.

Die aktuellen drohnenbasierten Erkennungstools verpassen daher oft nicht-metallische Minen ganz.

Wenn es um alte Metallminen geht, verändert die Korrosion ihr Aussehen und Verhalten, so dass sie sich in den Boden einfügen und auf Erkennungstools nur schlecht reagieren. Verformte Minen sind in Bildern noch schwerer zu identifizieren.

Und weil diese Minen schwieriger zu erkennen sind, dauert es viel länger, sie zu finden und zu entfernen, oder sie bleiben versteckt und gefährden sowohl Minenräumer als auch Zivilisten.

Wetter- und Tageszeitabhängigkeit

Wenn wir über Drohnen mit RGB- und Multispektralkameras sprechen, benötigen sie Tageslicht. In bewölkten, schwach beleuchteten oder schattigen Gebieten (Wälder, Ruinen) sinkt die Bildqualität und die Objekterkennung.

Die thermische Erkennung funktioniert am besten bei Morgendämmerung oder Abenddämmerung, wenn der Boden und die Mine sich in der Temperatur unterscheiden. Während des Tagesheats die Sonne alles gleichmäßig, wodurch der Kontrast sinkt.

Regen und nasser Boden verwischen die Oberflächen Details, verändern die Bodenfarbe und -temperatur und können Bodenstörungen oder thermische Anomalien verbergen. Schnee deckt visuelle Markierungen ab und equalisiert die Oberflächentemperatur, wodurch Minen nicht erkennbar sind.

Das Fliegen von Drohnen nur zu bestimmten Zeiten verlangsamt sogar die NTS-Phase des Minenräumens erheblich, insbesondere in Gebieten mit unvorhersehbarem Wetter.

Die Technologie ist sehr teuer

In 7 betroffenen Ländern beträgt die geschätzte Fläche der Kontamination durch Antipersonenminen über 100 km².

Laut Tests in der Ukraine kann die Minenräumung mit der neuen Technologie die Kosten von 3.000-5.000 auf 600-800 Dollar pro Hektar senken, was immer noch 70.000 Dollar pro Quadratkilometer beträgt. Und in einigen Gebieten kann es den Landpreis selbst übersteigen.

Der Hauptgrund für die hohen Kosten sind die zahlreichen Falschalarme, die als reale Bedrohungen behandelt werden. Im Durchschnitt räumt ein Team über 50 vermutete Minen, um nur eine einzige tatsächliche Landmine zu finden.

Die am stärksten kontaminierten Gebiete liegen in Entwicklungsländern. Sie können die Minenräumung ohne Finanzierung durch internationale Organisationen oder Regierungen nicht bezahlen.

Die Kosten sind auch für Unternehmen zu hoch, um einzusteigen. Sobald die Minenräumung billig genug wird, könnten Unternehmen kontaminiertes Land pachten und im Gegenzug für eine symbolische Gebühr und einige Steuervorteile langfristig nutzen.

Eine Lösung?

Mit meinem Team habe ich Methoden erforscht, die mehr Daten sammeln, durch Laub und Boden sehen und dennoch eine ausreichende Auflösung aufrechterhalten.

Ein Beispiel für eine vielversprechende Entwicklungsrichtung ist ein Projekt von Forschern an der Universität von Oviedo. Sie testen ein arraybasiertes, synthetisches Aperturradar-System (GPR-SAR), das auf einer Drohne montiert ist.

Ihre Flugvalidierung in realistischen Szenarien hat bewiesen, dass die Technologie die folgenden Probleme löst:

1) Das Radar bestimmt den genauen Ort der Mine und lässt nur noch die Entschärfung oder Zerstörung manuell ausführen.

Mit dem Einsatz aller möglichen Radarpfade (vollständige multistatische Konfiguration) erhielten sie hochauflösende Bilder, in denen vergrabene Ziele heller und klarer erschienen. Und sie konnten präzise herausfordernde Ziele wie kleine, nicht-metallische und flach vergrabene Objekte wie Plastik-Anti-Personen-Landminen, Holzdruckplatten und PVC-Rohre erkennen.

2) Die Lösung kann Tag und Nacht, bei wechselhaftem Wetter und sogar bei mäßiger Vegetation eingesetzt werden.

Wie es funktioniert:

• Sendet Radarpulse in den Boden.
• Erkennung von Reflexionen von Unterbodenneänderungen (z. B. Plastik, Metall, Hohlräume).
• Erstellung von 3D-Unterbodenaufnahmen mit zentimetergenauer Genauigkeit durch Kombination von Radarsignalen aus mehreren Sende-Empfänger-Paaren (Tx-Rx) und Flugpositionen.

Die Lösung hat immer noch ihre Einschränkungen, aber basierend auf meinem Hintergrund ist es die relevanteste Richtung der Forschung und Entwicklung im Moment.

Eine der Hauptstärken von GPR ist die Menge an Daten, die es sammeln kann. Mehr Daten bedeuten, dass Forscher die Genauigkeit bei der Erkennung/Klassifizierung mit KI verbessern können. Dies führt zu effizienterer Untersuchung und Räumung und reduziert die Gesamtkosten um 50 % oder mehr.