Ob Spanplatten, Möbel oder Papier: Wer in der Europäischen Union (EU) ein Holzprodukt auf den Markt bringen will, muss seit Juni vergangenen Jahres belegen, dass die dafür verwendeten Holzarten aus legalem Handel stammen. Holzart und Ursprungsland müssen Händler dokumentieren. Mit der Verordnung „European Deforestation Regulation“ will die EU das Risiko minimieren, dass die Gewinnung der Hölzer zur Entwaldung beitragen, durch Rodungen das Ökosystem schädigen oder gar Menschen vertreiben.

Holzartbestimmung mit KI

Um Gesetzesverstöße aufzudecken und zu vermeiden, werden am Thünen-Institut entsprechende Kontrollen durchgeführt, die jedoch sehr zeitaufwendig sind. Das soll sich ändern: Forschende des Fraunhofer-Institutes für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) in Kaiserslautern wollen gemeinsam mit dem Thünen-Institut für Holzforschung in Hamburg eine KI-gestützte Analysesoftware entwickeln, die den Prüfprozess beschleunigen und automatisieren und so schnelle und effiziente Kontrollen ermöglichen soll.

Bisher erfolgt die Prüfung der Holzarten anhand von Fasermaterialien. Dafür werden Holzzellen aus Produkten wie Papier und Faserplatten gelöst, gefärbt und auf einem Objektträger präpariert. Erst unter dem Mikroskop können die Zellen anhand ihres Erscheinungsbildes klassifiziert werden.

In dem vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) geförderten Projektes „KI_Wood-ID“ wird nun ein neues automatisiertes Bilderkennungssystem zur Holzartenbestimmung mittels Machine Learning entwickelt. Da sich die Gefäßzellen der Hölzer in Struktur, Form und Größe unterscheiden, kann mithilfe von Künstlicher Intelligenz die Holzart eindeutig bestimmt werden. Darauf muss die KI trainiert werden.

KI-Training mit Laubhölzern

Im Fokus des Projektes stehen zunächst Laubhölzer, vor allem Plantagenhölzer, die weltweit für die Zellstoffproduktion angebaut werden. Hier können die Forschenden auf Referenzpräparate aus dem Holzfundus am Thünen-Institut zurückgreifen. Nach Angaben der Forschenden werden die neuronalen Netze mit den Referenzen so lange trainiert, bis die KI in der Lage ist, eigenständig die charakteristischen Merkmale der Holzart zu identifizieren, zu klassifizieren und so die im mikroskopischen Bild einer unbekannten Probe enthaltenen Holzarten aufzuspüren. Das Training muss die KI demnach für jede Holzart wie etwa Birke, Buche oder Pappel einzeln absolvieren. „Die Probe ist dann auffällig, wenn sie Merkmale enthält, die nicht zu den deklarierten Holzarten passen“, erklärt Henrike Stephani, Leiterin des Projektes KI_Wood-ID am Fraunhofer ITWM.

Internationalen Holzhandel unterstützen

Ein erster Prototyp des Analysesystems existiert bereits und ist in der Lage, elf Laubhölzer zu erkennen. Als Nächstes wollen die Forschenden sich der Identifizierung von Nadelhölzern widmen. Langfristig soll die KI-basierte Bilderkennungssoftware nicht nur dem Thünen-Institut zur Verfügung stehen, sondern auch Prüflabore und Behörden weltweit bei der Kontrolle des internationalen Holzhandels unterstützen. „Entwaldung und illegaler Holzhandel lassen sich letztendlich nur auf globaler Ebene verhindern, daher hoffen wir, dass künftig weltweit zugelassene Prüforganisationen von unserem System profitieren“, sagt die Forscherin.

Mithilfe der KI-Software will das Team nicht nur den legalen Holzhandel stärken und damit Verbraucher schützen. Mit der Identifizierung von geschützten Holzarten im Zellstoff wie beispielsweise Ramin könnten nach Angaben der Projektleiterin auch „die Hersteller zur Verantwortung gezogen werden“.

bb