Fraunhofer IPMS entwickelt KI-basierten tragbaren Umweltsensor

© KI-generiert/Fraunhofer IPMS: Geschützter Wald durch KI-gestützte, miniaturisierte Sensorik für Umweltmonitoring

Umweltüberwachung, industrielle Sicherheit und zivile Sicherheit erfordern zunehmend eine schnelle, vor Ort durchführbare Erkennung von Schadstoffen und gefährlichen Substanzen. Das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS hat gemeinsam mit dem Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung UFZ und dem Zentrum für Angewandte Forschung und Technologie e.V. ZAFT das FastSense-Projekt gestartet, um ein tragbares Messsystem zu entwickeln, das fortschrittliche Sensortechnologie mit künstlicher Intelligenz kombiniert.

Das System ist darauf ausgelegt, flüchtige organische Verbindungen (VOCs) und andere Analyten direkt vor Ort zu erkennen, wodurch die Abhängigkeit von laborbasierter Analyse reduziert und eine schnellere Reaktion auf Umweltveränderungen ermöglicht wird.

Bewältigung von Verzögerungen in der konventionellen Umweltanalyse
Die Überwachung von Ökosystemen wie Wäldern erfordert die rechtzeitige Erkennung von Stressindikatoren, einschließlich Emissionen von VOCs, die mit Dürre, Krankheiten oder Schädlingsaktivität in Verbindung stehen. Traditionelle Messmethoden beinhalten typischerweise die Probenahme, gefolgt von einer Laboranalyse, was zu verzögerten Ergebnissen und eingeschränkter Reaktionsfähigkeit führt.

Das FastSense-Projekt zielt darauf ab, diese Einschränkungen zu überwinden, indem eine schnelle In-situ-Erkennung von Substanzen in niedrigen Konzentrationen ermöglicht wird, wodurch eine frühere Identifizierung von Umweltveränderungen und potenziellen Risiken unterstützt wird.

Integration von GC-IMS und KI-basierter Datenanalyse
Der Kern des Systems kombiniert einen schnellen Gaschromatographen mit einem miniaturisierten Ionenmobilitätsspektrometer (GC-IMS), wodurch eine selektive Trennung und Detektion chemischer Verbindungen ermöglicht wird. Diese Hardware wird durch KI-Algorithmen ergänzt, die in der Lage sind, komplexe dreidimensionale Datensätze zu analysieren, die während der Messung erzeugt werden.

Durch die Verarbeitung dieser Daten in Echtzeit kann das System charakteristische Muster identifizieren und Spurkonzentrationen relevanter Substanzen mit hoher Empfindlichkeit nachweisen. Diese Integration von Sensorik und KI unterstützt eine automatisierte Interpretation, ohne dass eine umfangreiche manuelle Analyse erforderlich ist.



© Fraunhofer IPMS: Labordemonstrator als Ionenmobilitätsspektrometer basierend auf einem speziellen IMS-Chip.

Tragbares Design für den Feldeinsatz
Das System wird als kompakter Demonstrator entwickelt, der für den Einsatz außerhalb von Laborumgebungen geeignet ist. Seine Tragbarkeit ermöglicht den Einsatz direkt in Wäldern, Industrieanlagen oder anderen Orten, an denen eine schnelle Umweltbewertung erforderlich ist.

Tests unter realistischen Bedingungen sind ein zentraler Bestandteil des Projekts, um sicherzustellen, dass das System in variablen Umweltbedingungen zuverlässig funktioniert.

Anwendungen in der Umweltüberwachung und Sicherheit
Die Technologie ist für den Einsatz in der Waldüberwachung vorgesehen, wo die frühzeitige Erkennung von Ökosystemstress Naturschutz- und Managementmaßnahmen unterstützen kann. Sie bietet auch potenzielle Anwendungen in der Schadstoffüberwachung, indem sie die Erkennung von Emissionen oder Kontaminationsereignissen ermöglicht.

Über Umweltanwendungen hinaus kann das System in Szenarien der zivilen Sicherheit eingesetzt werden, etwa zur Identifizierung gefährlicher oder explosiver Substanzen, sowie in der industriellen Prozessüberwachung, bei der eine schnelle chemische Analyse erforderlich ist.



© Fraunhofer IPMS: IMS-Chipmodul für die einfache Systemintegration in ein Ionenmobilitätsspektrometer.

Beitrag der Projektpartner
Fraunhofer IPMS ist verantwortlich für die Entwicklung und Integration der Sensorkomponenten, einschließlich des Ionenmobilitätsspektrometer-Chips und der zugehörigen Elektronik. Der Fokus liegt auf der Miniaturisierung bei gleichzeitiger Beibehaltung einer hohen Messempfindlichkeit.

Das UFZ bringt Expertise in der Umweltanalyse ein und definiert anwendungsspezifische Anforderungen, insbesondere für die Überwachung von Emissionen in Waldökosystemen. Es unterstützt außerdem die Systemvalidierung mithilfe realer Proben.

ZAFT konzentriert sich auf die Entwicklung KI-basierter Auswertungsmethoden, die eine schnelle Interpretation von GC-IMS-Daten ermöglichen und die Vor-Ort-Nutzbarkeit des Systems unterstützen.

Einordnung in Umwelt-Sensortechnologien
Fortschrittliche Umwelt-Sensortechnologien werden auch von Organisationen wie TNO und Honeywell entwickelt, die Gasdetektions- und Überwachungstechnologien für industrielle und Umweltanwendungen anbieten.

Zu den wichtigsten Unterscheidungsmerkmalen in diesem Bereich zählen Empfindlichkeit, Reaktionszeit, Tragbarkeit und die Fähigkeit, komplexe Datensätze in Echtzeit zu verarbeiten. Der FastSense-Ansatz kombiniert miniaturisierte Hardware mit KI-gestützter Analyse, um diese Anforderungen zu erfüllen.

Projektzeitplan und Ausblick
Das FastSense-Projekt läuft von November 2025 bis Dezember 2027 und wird von der Europäischen Union sowie durch regionale öffentliche Mittel kofinanziert. Ziel ist die Bereitstellung eines validierten Demonstrators, der praktische Anwendungen in der Umweltüberwachung und der Detektion gefährlicher Substanzen unterstützt.

Durch die Integration fortschrittlicher Sensortechnologien mit KI-basierter Analyse stellt das Projekt einen Ansatz zur Verbesserung der Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit bei der Überwachung komplexer Umweltsysteme dar.

Bearbeitet von Natania Lyngdoh, Induportals Editor — Adaptiert von KI.

www.ipms.fraunhofer.com