Die weltweite Nachfrage nach Holz führt zunehmend zu illegalem Abholzen. Um dem entgegenzuwirken, trat 2013 die EU-Holzverordnung in Kraft, die Handelsunternehmen dazu verpflichtet, die Holzarten und deren Ursprungsort in ihren Produkten zu dokumentieren. Dies gilt auch für Holzprodukte wie Spanplatten, Faserplatten, Papier und Pappe.
Herausforderungen bei der Holz-Arten-Bestimmung
Die Prüfung der Holzprodukte erfolgt derzeit beispielsweise durch das Thünen-Institut, ein Forschungsinstitut des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL).
Hier analysieren Experten unter dem Mikroskop die Holzzellen, die aus den Materialien wie Papier oder Faserplatten isoliert und präpariert werden. Dieser Prozess ist äußerst zeitaufwändig und limitiert die Anzahl der bearbeitbaren Gutachten.

KI-gestützte Lösung: Automatisierung der Holzartenerkennung
Um den Prüfprozess zu beschleunigen und zu automatisieren, wird im Projekt KI_Wood-ID eine KI-Analysesoftware entwickelt. Diese wird vom Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) und dem Thünen-Institut für Holzforschung in Hamburg entwickelt und durch das BMEL gefördert. Die Software nutzt Machine Learning, um Holzarten anhand mikroskopischer Bilder zu identifizieren.
Fokussierung auf Laubhölzer und Artenschutz
Im Projekt liegt der Schwerpunkt zunächst auf Laubhölzern, insbesondere solchen, die für die Zellstoffproduktion angebaut werden. Die KI wird mit Referenzpräparaten trainiert, um die charakteristischen Merkmale verschiedener Holzarten wie Birke, Buche oder Pappel zu erkennen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf dem Schutz gefährdeter Holzarten wie Ramin, deren illegale Nutzung schwere ökologische Konsequenzen haben kann.
Prototyp und globale Perspektiven
Ein erster Prototyp der KI-Analysesoftware kann bereits elf Laubhölzer erkennen. Zukünftig sollen auch Nadelhölzer identifiziert werden. Langfristig soll das System weltweit in Prüflaboren und Behörden eingesetzt werden, um den internationalen Holzhandel zu kontrollieren und globale Entwaldung zu verhindern
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