Hintergrund der Entwicklung: Informeller Kleinbergbau stellt die Lebensgrundlage für mehr als 100 Millionen Menschen dar und ist von großer Bedeutung für die weltweite Rohstoffversorgung. Aufgrund fehlender Möglichkeiten zur großflächigen Beobachtung und effektiver Kontrollen geht informeller Bergbau allerdings häufig mit großen Schäden für Natur und Bevölkerung einher. Genau dort setzt ASMSpotter an.
ASMSpotter analysiert mithilfe von Machine Learning Algorithmen und klassifiziert innerhalb der Satellitenbilder jeden Pixel als “Mine” oder “keine Mine”. Der Algorithmus wurde mit über 10.000 manuell annotierten Satellitenbildern trainiert und erreicht eine Genauigkeit von über 90%. Der Vergleich der segmentierten Satellitenbildern hilft so lokalen Bergbauministerien bei der Identifikation neuer informeller Minen und erleichtert somit die großflächige Überprüfung der rechtmäßigen Landrechtnutzung und Einhaltung umwelt- und arbeitsrechtlicher Auflagen.
Im September 2019 startete das Projekt, im Februar 2020 wurde mit Levin Sources ein Partner aus Großbritannien gewonnen, der Regierungen bei der Umsetzung von Programmen zur Formalisierung von Kleinbergbau unterstützt. Ziel: Die effektive Implementierung von ASMSpotter.
Robert Heesen, Director Product bei dida: “Wir fühlen uns sehr geehrt, von einer so hervorragend besetzten Jury und von Microsoft ausgezeichnet zu werden. Mit ASMSpotter wollen wir zeigen, dass KI einen positiven Beitrag zu den großen Problemen der Menschheit leisten kann. ASMSpotter hilft die Umweltzerstörung zu minimieren und die Arbeitsbedingungen der lokalen Bevölkerung zu verbessern. Bisher mangelt es lokalen Behörden an Lösungen zur automatischen, großflächigen Überwachung von Bergbauaktivitäten. Regierungen, die unsere Lösung nutzen, können den Sektor deutlich besser regulieren, weil Sie frühzeitig Veränderungen erkennen und handeln können. Mit unserem Partner Levin Sources sorgen wir zeitgleich dafür, dass die Lösung nicht missbraucht wird und ihr gesamtes Potenzial entfalten kann.”
Die nächsten Schritte sind laut Heesen die Einführung der Lösung in Ghana, gemeinsam mit dem Bergbauministerium in Ghana und dem Partner Levin Sources. Außerdem möchte dida die Lösung auch für andere Rohstoffe wie Cobalt oder Baumaterialien wie Kies verfügbar machen. Heesen: “Technisch gesehen ist die KI-Lösung gut skalierbar auf andere Länder und Rohstoffe. Jetzt sind wir auf der Suche nach Partnern, die mit uns dafür sorgen, dass die Lösung verantwortlich und effektiv genutzt wird.”
dida Datenschmiede GmbH Robert Heesen Hauptstraße 8, Meisenbach Höfe (Aufgang 3a) 10827 Berlin
