Een onderwaterrobot die op rustige dagen zelfstandig een baai of haven scant op afval en dat opruimt. Het kan, denken de onderzoekers van het EU-project SeaClear. Kunstmatige intelligentie onderscheidt afval van zeeleven en stuurt een grijper aan die de rommel afvoert. Het businessplan ligt al klaar.
Door Marga van Zundert
Driekwart van al het afval dat in zeeën en oceanen belandt, zinkt uiteindelijk naar de bodem. Naar schatting zo’n 5 tot 9 miljard kilo rommel per jaar aan plastic en visnetten, en zelfs hele zeecontainers en hun inhoud. Wanneer niemand het opvist, ligt het afval tot in de eeuwigheid in zee. Ondertussen raken schildpadden, dolfijnen en ander zeeleven erin verstrikt en zorgt gestage afbraak voor microplastics en andere schadelijke stoffen in het water.
In vakantieoorden gaan inmiddels elk jaar speciale duikteams net voor het hoogseizoen op pad om de zeebodem op te schonen. Badgasten, snorkelaars en suppers komen immers voor de onbedorven natuur. In Nederland rapen vrijwilligers van Duik de Noordzee schoon rommel en ‘spooknetten’ op van de bodem. “Op bijna ieder wrak komen wij verloren visnetten, vislijnen, haakjes en lood tegen”, vertelt hun website. “Wij zien honderden krabben die verstrikt zitten. Zelfs één enkel visdraadje kan voldoende zijn om een krab voor de rest van zijn leven vast te houden.”
Combineren
De schoonmaakduiken zijn echter prijzig en duiken is nooit zonder risico. SeaClear, een Europees onderzoeksconsortium van Nederlandse, Duitse, Franse, Roemeense en Kroatische wetenschappers, werkt aan een veiligere en goedkopere oplossing: een onderwaterrobot die zelfstandig afval herkennen, oppikken met een grijparm en afvoeren. Een soort automatische stofzuiger voor waterbodems. Het robotsysteem is niet alleen bedoeld voor toeristenoorden, maar ook voor havens. Want niet alleen toeristen en zeeleven, maar ook schepen hebben last van onderwatertroep. Schroeven en roeren kunnen erin vastlopen of beschadigd raken.
SeaClear staat voor SEarch, IdentificAtion and Collection of Marine LittEr with Autonomous Robots. Kapitein van het project is Bart De Schutter, hoogleraar Hybrid control and intelligent transportation systems aan de TU Delft. “Onderwaterrobots worden al lang gebruikt in bijvoorbeeld de offshore industrie. Maar lassen of takelen is een heel andere klus dan afval opruimen.” De grijper en de ‘korf’, om het afval in te verzamelen, zijn speciaal ontworpen en ontwikkeld voor de taak, net als de neurale netwerken die worden getraind in het herkennen van afval op de zeebodem. Toch zit de crux van het project vooral in het slim combineren en integreren van sensoren, robotaansturing en beeldverwerking, aldus De Schutter.
Bart De Schutter (TU Delft):
“We hebben al met succes afval opgepikt uit het water, maar dat waren tests. Dat afval hebben we er zelf eerst neergelegd.”
Het systeem zoekt naar afval met een diameter tussen 5 en 20 centimeter – denk aan blikjes, plastic zakken, stukken visnet, flesjes en verpakkingsmateriaal – en kan maximaal tien kilo tillen. “Dat is inclusief de grijper zelf”, vertelt Stefan Sosnowski, postdoc aan de Technische Universiteit München. Zijn onderzoeksgroep werkt aan het optimaliseren van de grijper (zie kader), maar ook aan de aansturing. “Elektronica onder water is sowieso lastig”, vertelt hij. GPS werkt er bijvoorbeeld niet, daarom werkt het systeem met akoestische lokalisatie. Maar dat is minder precies, wat de aansturing lastiger maakt. Het gebied dat moet worden opgeschoond, wordt eerst vanuit een onbemand ‘moederschip’ en ook met een drone gescand, want afval ligt vaak geclusterd op de bodem. Naar die plekken gaat vervolgens de onderwaterrobot. Met camera en sonar zoekt de robot objecten en oordeelt of het om afval gaat. Een tweede onderwaterrobot met grijper pikt het afval uiteindelijk op.
Er zijn twee testgebieden: een azuurblauwe, rotsachtige baai bij de populaire Kroatische badplaats Dubrovnik en de haven van Hamburg, waar de bodem altijd onzichtbaar is door modderig, troebel water. Daar is het zicht slechts een tiental centimeter, met felle lamp. De Schutter: “We hebben gekozen voor uitersten omdat we een breed toepasbare technologie willen ontwikkelen.”
Stefan Sosnowski (TU München):
“Er ligt al een solide businessplan om zodra het systeem gereed is, het als dienst aan te bieden. Er is interesse.”
Prototype
De bedoeling is dat moederschip, drone, onderwaterrobot en grijpsysteem straks automatisch en onbemand de zeebodem afstruinen om afval op te ruimen. Delen van het SeaClear-systeem zijn inmiddels in de praktijk getest en worden verder geoptimaliseerd. Ook is er een simulator waarmee de verschillende onderzoeksgroepen kunnen testen of de software van de verschillende onderdelen goed met elkaar communiceert. In september vindt een eerste totaaltest plaats in de buurt van Marseille. En de ultieme demonstratie staat gepland voor eind 2023 in Hamburg. Het systeem moet dan bewijzen dat het zeker negentig procent van het afval dat een duiker zou meenemen, kan oppikken. De Schutter: “We hebben al met succes afval opgepikt uit het water, maar dat waren tests. Dat afval hebben we er zelf eerst neergelegd.
”Sosnowski: “Er ligt al een solide businessplan om zodra het systeem gereed is, het als dienst aan te bieden. Er is ook al interesse getoond vanuit gemeentes, havens, maar ook industrieterreinen.” SeaClear werkt daarvoor samen met het Franse Subsea Tech, een mkb-bedrijf in onderwaterapparatuur en diensten. Er is ook al een kosteneffectiviteitsanalyse gemaakt. Daar rolt uit dat een robotsysteem gegarandeerd goedkoper is dan een team duikers bij dieptes van meer dan 16-20 meter, daarboven hangt het af van de snelheid van het robotsysteem en de grootte van het oppervlak dat moet worden opgeschoond.
De onderzoekers willen graag ook een ‘grote broer’ bouwen die autobanden, grote visnetten of zelfs hele wasmachines van de bodem kan tillen en ook dieper dan honderd meter kan. De Schutter: “Daarvoor hebben we een vervolgonderzoeksvoorstel geschreven – SeaClear 2.0 – dat inmiddels ook gehonoreerd is.”
Mooi en boeiend werk, vindt de Delftse postdoc Ben Wolf, verantwoordelijk voor de beeldherkenning binnen SeaClear (zie ook kader). “Iemand als ik met kennis van AI kan nu overal aan de slag. Maar dit project vind ik zoveel nuttiger dan bijvoorbeeld het aantal kliks op booking.com vergroten.” Toch is deze technologie nog niet meteen de oplossing voor het afvalprobleem in de oceanen wereldwijd, denkt Wolf. Ook niet met een robot die nog dieper komt en zwaarder kan tillen. “De oceanen zijn van niemand. Het belangrijkste probleem blijft: wie betaalt er straks voor het opruimen?”
Grijper uit de printer
“We dachten zelf een betere grijper te kunnen ontwerpen dan die er nu op de plank liggen bij bedrijven”, zegt elektrotechnicus Stefan Sosnowski, postdoc aan de Technische Universiteit München. Veel bestaande grijpers klemmen een voorwerp zoals duim en wijsvinger zouden doen. Maar om afval in verschillende vormen te kunnen oppakken is ze omsluiten beter, redeneerde het team. Bovendien wilden ze de grijper voorzien van zuigmondjes om kwetsbare plastic folie en zakjes die uiteen dreigen te vallen niet te verspreiden maar te verwijderen. Komt er folie tegen een zuigmondje dan blijft het plakken als aan een stofzuiger.“Het ontwerp is nog niet definitief”, vertelt Sosnowski. “De klauw, daar zijn we wel uit, maar we experimenteren nog met de zuigmondjes. Die kunnen op de uiteinden van de ‘vingers’, maar ook midden bovenin. We testen nu wat het beste werkt.” In een aquarium in het lab bewees de grijper al dat hij blikjes, flesjes en zakjes kan oppikken, maar ook kubussen en anders gevormde voorwerpen. De uiteindelijke grijper wordt van robuust, maar licht 3D-geprint metaal, maar alle prototypes zijn van koolstofvezel versterkt plastic. “Dat kunnen we hier zelf snel printen.”
Afval of niet?
Een half onder het zand verborgen colablikje of een goed gecamoufleerde platvis is niet het lastigst voor een onderwaterrobot. “Vissen of krabben vluchten weg als de robot in de buurt komt, en die zal niets grijpen wat beweegt. Steekt een blikje met een randje net boven het zand uit, dan is het ook snel herkend”, vertelt Ben Wolf, postdoc Kunstmatige intelligentie aan de TU Delft.
De robot herkent afval op basis van neurale netwerken en die mag je volgens Wolf qua werking vergelijken met een klein deel van onze eigen hersenen. Wolf leert een neuraal netwerk wat afval is en wat niet, met een database met honderden foto’s en sonarbeelden van blikjes, flesjes, plastic zakjes, maar ook van zeeleven. Elk beeld is gelabeld als ‘afval’ of ‘niet-afval’. Wolf: “Het lastigst voor het systeem zijn objecten die een duiker ook moeilijk zou vinden.”En dat is? “Blauw afval in het heldere water bij Dubrovnik, dat zie je moeilijk. Maar ook een fles met twee zeeslakken erop. Laat je die liggen vanwege de slakken? Daarbij moet je van alles meewegen. Is het een glazen of plastic fles? Ligt hij in een zeereservaat, of in een druk zwemgebied? Is het een zeldzame slak? Zo’n beslissing laten we de robot ook niet nemen, dan krijgt de operator een seintje en die kan de vraag nog doorzetten naar de opdrachtgever.
Ons systeem is onbemand en geautomatiseerd, maar er is wel altijd een mens stand-by: de human-in-the-loop.” Wolfs fotodatabase bevat inmiddels 500 tot 1000 onderwaterfoto’s. Deels uit een Japanse openbare database, deels zelf geschoten. Wolf: “We hebben het afval dat duikers op een middag hebben verzameld in Dubrovnik weer op de bodem gelegd, gefotografeerd en gescand, en uiteraard weer opgeruimd. Ook op een zeeschelpenboerderij hebben we foto’s en sonarbeelden gemaakt.”
Black boxHet netwerk is gebaseerd op Google- en Facebookalgoritmes die tegenwoordig kampioen beeldherkenning zijn. Maar hoe herkenning precies verloopt, is onduidelijk. Wolf: “Kunstmatige intelligentie, AI, is altijd een black box. Je stopt er wat in en vertelt wat eruit moet komen. We weten dat er eerst naar lijnen en kleur wordt gekeken, maar verder … Explainability is een hot item in AI.”De robot drukt herkenning uit in een percentage. Is de computer vijftig procent zeker dat het om afval gaat, dan zal de robot nog een keer rondom varen om het object vanuit meerdere hoeken in beeld te krijgen. Ook kan de zuiger op de grijper nog wat zand wegzuigen voor een beter beeld.
Longreads zijn artikelen uit het magazine die wekelijks gedeeld worden.
