Wie K\u00fcnstliche Intelligenz dem Meer helfen kann: Internationale Studie liefert Leitfaden zur KI-Anwendung<\/b><\/p>\n Ein europ\u00e4isches Forschungsteam unter Leitung des spanischen Forschungsinstituts AZTI – Marine and Food Research und mit Beteiligung des Leibniz-Zentrums f\u00fcr Marine Tropenforschung (ZMT) hat ein Rahmenwerk entwickelt, das drei zentrale S\u00e4ulen definiert, um KI im marinen Bereich verl\u00e4sslich, ethisch und wissenschaftlich fundiert einzusetzen. Denn obwohl die Verwendung von KI weltweit rasant zunimmt, bleibt die globale Regulierung im marinen Bereich bislang zersplittert, mit unterschiedlichen Ans\u00e4tzen in verschiedenen Regionen. Die Studie ist im Fachjournal Fish and Fisheries erschienen. <\/b><\/p>\n Kurze Zusammenfassung:<\/b><\/p>\n \u2022 Die wissenschaftliche Arbeit bietet einen praktischen Leitfaden, wie K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) im marinen Bereich \u2013 von Kameras an Bord von Fischereifahrzeugen bis zu Modellen zur Vorhersage der Ozeangesundheit \u2013 transparent, sicher und \u00fcberpr\u00fcfbar eingesetzt werden kann.<\/p>\n \u2022 In der vom spanischen Forschungsinstitut AZTI – Marine and Food Research koordinierten Studie mit Beteiligung des Leibniz-Zentrums f\u00fcr Marine Tropenforschung (ZMT) pl\u00e4dieren die Autor:innen daf\u00fcr, dass KI die menschliche Entscheidungsf\u00e4higkeit im Meeresschutz st\u00e4rken und nicht ersetzen solle.<\/p>\n T\u00e4glich entstehen auf See riesige Datenmengen. Sonarger\u00e4te, Bojen, Satelliten und Kameras auf Schiffen liefern unz\u00e4hlige Bilder, Messwerte und Signale. K\u00fcnstliche Intelligenz wird bereits eingesetzt, um diese Daten auszuwerten und so beispielsweise die Pr\u00e4senz von Delfinen in Echtzeit zu erkennen und ihren Beifang zu vermeiden, Biodiversit\u00e4tsindikatoren abzusch\u00e4tzen oder automatisch Fischarten direkt an Bord von Forschungsschiffen zu identifizieren. <\/p>\n Die Ergebnisse dieser Daten k\u00f6nnen verwendet werden, um etwa das Fischereimanagement zu verbessern und Nutzungskonflikte im marinen Raum zu l\u00f6sen. Doch hinter dieser Technologie steht eine zentrale Frage: K\u00f6nnen wir den Ergebnissen der KI wirklich vertrauen, wenn es um die Gesundheit der Ozeane geht?<\/p>\n Ein europ\u00e4isches Forschungsteam unter Leitung des spanischen Forschungsinstituts AZTI – Marine and Food Research und mit Beteiligung des Leibniz-Zentrums f\u00fcr Marine Tropenforschung (ZMT) in Bremen hat nun ein Rahmenwerk entwickelt, das drei zentrale S\u00e4ulen definiert, um KI im marinen Bereich verl\u00e4sslich, ethisch und wissenschaftlich fundiert einzusetzen. Denn obwohl die Verwendung von KI weltweit rasant zunimmt, bleibt die globale Regulierung im marinen Bereich bislang zersplittert, mit unterschiedlichen Ans\u00e4tzen in verschiedenen Regionen. Die Studie ist im Fachjournal Fish and Fisheries erschienen.<\/p>\n \u201eWir beobachten derzeit einen massiven Anstieg des Einsatzes von KI-Algorithmen, die gewaltige Datenstr\u00f6me von Kameras, Sonar und Satelliten auswerten. Doch oft bleiben die Ergebnisse hinter den Erwartungen zur\u00fcck\u201c, erkl\u00e4rt Jos\u00e9 A. Fernandes<\/b>, KI-Experte bei AZTI und Hauptautor der Studie. \u201eDie entscheidende Frage lautet: Wie viel Vertrauen k\u00f6nnen wir diesen Algorithmen entgegenbringen? Da KI in der Fischerei und Meeresforschung l\u00e4ngst Realit\u00e4t ist, wird sie nur dann n\u00fctzlich sein, wenn sie auch vertrauensw\u00fcrdig ist. Unsere Arbeit zeigt, wie sich diese Vertrauensw\u00fcrdigkeit erreichen l\u00e4sst durch die Verbindung von Wissenschaft, Ethik und Praxisn\u00e4he.\u201c<\/p>\n Wenn Algorithmen versagen<\/b><\/p>\n KI bietet enorme Chancen, aber auch Risiken. In der Fischerei kann ein kamerabasiertes System zur automatischen Fang\u00fcberwachung beispielsweise zwei \u00e4hnliche Arten verwechseln, wenn es nicht von Expertinnen und Experten mit Bildern unter verschiedenen Lichtbedingungen trainiert wurde. Ein Modell zur Absch\u00e4tzung von Fischbest\u00e4nden kann fehlerhafte Ergebnisse liefern, wenn es auf unvollst\u00e4ndigen oder verzerrten Daten basiert. Und automatisierte Werkzeuge sto\u00dfen in der Fischereibranche h\u00e4ufig auf Widerstand, wenn ihre Entscheidungsprozesse nicht nachvollziehbar sind oder das praktische Wissen der Menschen auf See unber\u00fccksichtigt bleibt. Diese Beispiele zeigen, warum klare Kriterien f\u00fcr Qualit\u00e4t, Transparenz und Validierung entscheidend sind, insbesondere in Bereichen, in denen Entscheidungen direkte Auswirkungen auf \u00d6kosysteme, K\u00fcstengemeinden und politische Prozesse haben.<\/p>\n Drei S\u00e4ulen f\u00fcr vertrauensw\u00fcrdige KI zum Schutz der Meere<\/b><\/p>\n Das von den Forschenden entwickelte Rahmenwerk st\u00fctzt sich auf drei S\u00e4ulen. Die erste S\u00e4ule betrifft die sozio\u00f6konomische und rechtliche Tragf\u00e4higkeit<\/b>: Die Entwicklung und Nutzung von KI muss f\u00fcr alle Akteur:innen des marinen Sektors, einschlie\u00dflich der handwerklichen Fischerei, zug\u00e4nglich sein. Sie sollte mit internationalen und regionalen Regelwerken, wie etwa der EU-KI-Verordnung im Einklang stehen, um globale Einheitlichkeit und Fairness in der Umsetzung zu gew\u00e4hrleisten. Besonders wirksam sind Werkzeuge, die gemeinsam mit den Nutzerinnen und Nutzern entwickelt werden, da sie lokale Kenntnisse einbeziehen, Akzeptanz f\u00f6rdern und Widerst\u00e4nde verringern.<\/p>\n Die zweite S\u00e4ule betrifft Data Governance<\/b>, also den ethischen, transparenten und verantwortungsvollen Umgang mit Meeresdaten. Damit KI zuverl\u00e4ssig funktioniert, braucht sie vielf\u00e4ltige, saubere, nachvollziehbare und verantwortungsvoll verwaltete Datens\u00e4tze. Die Autorinnen und Autoren empfehlen, internationale Leitlinien wie die FAIR-, CARE- und TRUST-Prinzipien auf Meeresdaten anzuwenden. Diese Grunds\u00e4tze stellen sicher, dass Daten auffindbar und zug\u00e4nglich (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable \u2013 FAIR), verantwortungsvoll genutzt (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility, Ethics \u2013 CARE) und vertrauensw\u00fcrdig verwaltet (Transparency, Responsibility, User focus, Sustainability, Technology \u2013 TRUST) werden. <\/p>\n So werde gew\u00e4hrleistet, dass Informationen wie Bilder, Sensorsignale oder Beobachtungs- und Messdaten vernetzbar sind und im Einklang mit den Rechten und Bed\u00fcrfnissen der Gemeinschaften genutzt werden, die an ihrer Erhebung oder Nutzung beteiligt sind. Zugleich werde sichergestellt, dass diese Daten langfristig gesichert bleiben. Data Governance bildet damit die Grundlage f\u00fcr Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit entlang des gesamten Datenlebenszyklus.<\/p>\n \u201eWenn KI eingesetzt wird, um Entscheidungen zu unterst\u00fctzen, die marine \u00d6kosysteme und Lebensgrundlagen betreffen, sind Zug\u00e4nglichkeit, Transparenz und Validierung unerl\u00e4sslich\u201c, sagt Mitautorin Catarina Silva<\/b>, Forscherin an der Universit\u00e4t Coimbra in Portugal. \u201eUnser Rahmenwerk bietet praxisnahe Leitlinien, um sicherzustellen, dass KI das Vertrauen und die wissenschaftliche Evidenz im marinen Sektor st\u00e4rkt.\u201c<\/p>\n Die dritte S\u00e4ule betrifft die technische Robustheit und wissenschaftliche Validierung<\/b>. KI muss ihre Verl\u00e4sslichkeit auch unter realen Bedingungen im Meer beweisen \u2013 nicht nur im Labor. Die Forschenden empfehlen, Modelle mit unabh\u00e4ngigen Datens\u00e4tzen zu testen, statistische Pr\u00fcfungen anzuwenden und Ergebnisse mit Messungen vor Ort zu vergleichen. So k\u00f6nnen etwa automatisierte Fanganalysen durch manuelle Kontrollen im Hafen \u00fcberpr\u00fcft werden. Solche Kreuzvalidierungen stellen sicher, dass Algorithmen die Realit\u00e4t korrekt abbilden und f\u00fcr das Management tats\u00e4chlich n\u00fctzlich sind.<\/p>\n Vorteile f\u00fcr Forschung, Fischerei und Gesellschaft<\/b><\/p>\n Die Anwendung dieses Rahmens habe weitreichende Bedeutung f\u00fcr die Wissenschaft, die Verwaltung, den Fischereisektor und die Gesellschaft, so die Autor:innen.<\/p>\n In der Meeresforschung kann dieser Leitfaden einheitliche Kriterien zur Entwicklung und Bewertung von KI-Modellen schaffen, ihre Vergleichbarkeit verbessern und Erkenntnisse \u00fcber den Zustand von \u00d6kosystemen und die Auswirkungen des Klimawandels beschleunigen.<\/p>\n F\u00fcr Fischerei- und Umweltmanagement kann er die Zuverl\u00e4ssigkeit von Entscheidungswerkzeugen erh\u00f6hen \u2013 etwa bei der Festlegung von Fangquoten, in der marinen Raumplanung oder bei der Bek\u00e4mpfung illegaler Fischerei. Sorgf\u00e4ltig validierte Modelle und verantwortungsvoll verwaltete Daten k\u00f6nnen dazu beitragen, Routen zu optimieren, Emissionen zu senken, R\u00fcckverfolgbarkeit zu verbessern und Nachhaltigkeit auf See zu st\u00e4rken.<\/p>\n F\u00fcr die Gesellschaft bedeute vertrauensw\u00fcrdige KI, dass die Digitalisierung der Ozeane verantwortungsvoll gestaltet werde so die Forschenden. Sie unterst\u00fctze eine nachhaltige blaue Wirtschaft, die technologische Innovation mit sozialem und \u00f6kologischem Wohl in Einklang bringe. Da KI zunehmend in das Umweltmanagement integriert werde, betonen die Autorinnen und Autoren, dass Regulierung und Ethik parallel zur technologischen Entwicklung fortschreiten m\u00fcssten.<\/p>\n \u201eDie Regulierung von KI wird eine der gro\u00dfen Herausforderungen unserer Zeit sein\u201c, sagt Julian Lilkendey<\/b>, Fischereibiologe am Leibniz-Zentrum f\u00fcr Marine Tropenforschung (ZMT) und Mitautor der Studie. \u201eGerade im Ozean, wo Daten und Entscheidungen gleicherma\u00dfen \u00fcber \u00d6kosysteme und Lebensgrundlagen bestimmen, muss KI eine Br\u00fccke zwischen menschlichem Urteilsverm\u00f6gen und maschineller Pr\u00e4zision schlagen. Nur wenn verantwortungsvoller Umgang mit Daten, wissenschaftliche Sorgfalt und gesellschaftliche Teilhabe Hand in Hand gehen, kann KI unser Wissen erweitern, ohne menschliches Urteilsverm\u00f6gen zu verdr\u00e4ngen.\u201c<\/p>\n Publikation:<\/b><\/p>\n Die Studie ist in der Fachzeitschrift Fish and Fisheries erschienen, einer der weltweit f\u00fchrenden Zeitschriften f\u00fcr Meeres- und Fischereiwissenschaften, die interdisziplin\u00e4re Forschung an der Schnittstelle von \u00d6kologie, Management und Politik ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n Fernandes-Salvador, J. A., Borja, A., Anabitarte, A., Granado, I., Lekunberri, X., Sagarminaga, Y., Canals, O., Lanzen, A., Azhar, M., Kotta, J., Ojaveer, H., Spinosa, A., Jokinen, A.-P., Haraguchi, L., St, S. U., Villasante, S., Oanta, G. A., Silva, C. N. S., Tiller, R., & Lilkendey, J. (2026). Towards Trustworthy Artificial Intelligence for Marine Research, Fisheries and Environmental Management. Fish and Fisheries. 1-16. https:\/\/doi.org\/10.1111\/faf.70052<\/a><\/p>\n Fragen beantwortet:<\/b><\/p>\n Dr. Julian Lilkendey | Leibniz-Zentrum f\u00fcr Marine Tropenforschung (ZMT)<\/p>\n E-Mail: julian.lilkendey@leibniz-zmt.de<\/a><\/p>\n Hinweis: F\u00fcr die Erstellung von Teilen des Textes wurde KI genutzt. Der Text wurde von Forschenden und der ZMT-Pressestelle sorgf\u00e4ltig \u00fcberpr\u00fcft und \u00fcberarbeitet.<\/p>\n Andrea Daschner Sitz der Gesellschaft: Bremen![\"Wie](\"https:\/\/www.europesays.com\/de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/wie-k-nstliche-intelligenz-dem-meer-helfen-kann-internationale-studie-liefert-leitfaden-zur-ki-anwen.jpeg\")
<\/a><\/p>\n
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\nDas Leibniz-Zentrum f\u00fcr Marine Tropenforschung (ZMT) in Bremen widmet sich in Forschung und Lehre dem besseren Verst\u00e4ndnis tropischer K\u00fcsten\u00f6kosysteme wie Mangroven, Seegraswiesen, Korallenriffen, \u00c4stuaren und Auftriebsgebieten. Im Mittelpunkt stehen Fragen zu ihrer Struktur und Funktion, ihren Ressourcen und ihrer Widerstandsf\u00e4higkeit gegen\u00fcber menschlichen Eingriffen und nat\u00fcrlichen Ver\u00e4nderungen. Mit seiner Arbeit schafft das Institut eine wissenschaftliche Grundlage f\u00fcr den Schutz und die nachhaltige Nutzung dieser Lebensr\u00e4ume. Das ZMT f\u00fchrt seine Forschungsprojekte in enger Kooperation mit Partnern in den Tropen durch, wo es die Entwicklung von Expertise und Infrastruktur auf dem Gebiet des nachhaltigen K\u00fcstenzonenmanagements unterst\u00fctzt. Das ZMT ist Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft. Weitere Informationen unter www.leibniz-zmt.de<\/a>.\u00dcber die Leibniz-Gemeinschaft<\/b>
\nDie Leibniz-Gemeinschaft verbindet 96 eigenst\u00e4ndige Forschungseinrichtungen. Ihre Ausrichtung reicht von den Natur-, Ingenieur- und Umweltwissenschaften \u00fcber die Wirtschafts-, Raum- und Sozialwissenschaften bis zu den Geisteswissenschaften. Leibniz-Institute widmen sich gesellschaftlich, \u00f6konomisch und \u00f6kologisch relevanten Fragen. Sie betreiben erkenntnis- und anwendungsorientierte Forschung, auch in den \u00fcbergreifenden Leibniz-Forschungsverb\u00fcnden, sind oder unterhalten wissenschaftliche Infrastrukturen und bieten forschungsbasierte Dienstleistungen an. Die Leibniz-Gemeinschaft setzt Schwerpunkte im Wissenstransfer, vor allem mit den Leibniz-Forschungsmuseen. Sie ber\u00e4t und informiert Politik, Wissenschaft, Wirtschaft und \u00d6ffentlichkeit. Leibniz-Einrichtungen pflegen enge Kooperationen mit den Hochschulen – in Form der Leibniz-WissenschaftsCampi, mit der Industrie und anderen Partnern im In- und Ausland. Die Leibniz-Institute unterliegen einem transparenten und unabh\u00e4ngigen Begutachtungsverfahren. Aufgrund ihrer gesamtstaatlichen Bedeutung f\u00f6rdern Bund und L\u00e4nder die Institute der Leibniz-Gemeinschaft gemeinsam. Die Leibniz-Institute besch\u00e4ftigen rund 20.500 Personen, darunter 11.500 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler. Der Gesamtetat der Institute liegt bei 2 Milliarden Euro. www.leibniz-gemeinschaft.de<\/a>Leibniz-Zentrum f\u00fcr Marine Tropenforschung (ZMT) GmbH
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