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Die Wasserschutzpolizei Hamburg hat ein digitales Modell eingeführt, mit dem sich undeklariertes Gefahrgut mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) systematisch aufspüren und sich die Sicherheit im Hafen erhöhen lassen soll. Die technische Umsetzung übernahm dabei Dakosy.
Das Projekt wird den Angaben zufolge mit dem InnoTecHH-Fonds gefördert und startete im Januar 2023. Ende April 2024 ging es nun in den Regelbetrieb.
Optimierte Gefahrgut-Suche
Bisher erfolgte die Überprüfung manuell, doch aufgrund der hohen Containeranzahl sei dies nur stichprobenartig möglich gewesen, so Lutz Dreyer, Referatsleiter bei der Wasserschutzpolizei WSP 52, Zentralstelle Gefahrgutüberwachung.
2021 habe eine Fachanalyse gezeigt, dass sich mit intelligenten Verfahren vor allem aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) die Suche nach undeklarierten Gefahrgütern deutlich optimieren und effizienter gestalten lassen würde.
Wie die KI trainiert wird
Die neue digitale Anwendung erstellt nun mittels Algorithmen Empfehlungen für zu kontrollierende Container im Im- und Export. Anhand der durch die KI erstellten Vorschlagslisten überprüfen die Wasserschutzpolizistinnen und Wasserschutzpolizisten die identifizierten Ladungseinheiten.
„In das KI-Projekt starteten wir Anfang 2023 mit finanzieller Unterstützung durch den InnoTecHH-Fonds der Hamburger Senatskanzlei und der technischen Unterstützung von Dakosy“, erkärt Dreyer.
Zur systematischen Identifikation von undeklariertem Gefahrgut sei zunächst ein digitaler Zugriff auf alle export- und importseitigen Sendungsinformationen zu den Containern nötig gewesen, die über den Hamburger Hafen umgeschlagen werden. Diese sind im Port Community System (PCS) vorhanden, welches Dakosy betreibt.
Zuerst seien bis Ende 2023 die Importdaten, dann bis Ende April 2024 die Exportdaten aus dem PCS in das digitale Gefahrgutinformationssystem (Gegis) der Wasserschutzpolizei integriert und mit einer KI trainiert worden.
„Dabei wurden die Sendungen mit einem Wahrscheinlichkeitsfaktor für undeklariertes Gefahrgut markiert und von uns überprüft“, erläutert Dreyer.
Thilo Buchheister, der das Projekt für Dakosy leitet, zufolge kommt dabei ein Deep-Learning-Modell für die automatisierten, regelmäßigen Trainingsverfahren zum Einsatz. Damit könnten auch neue Aspekte, beispielsweise hinzukommende Warenbeschreibungen, in die Analyse mit einbezogen werden.
Rechtliche Grundlage
Erst durch die Neufassung des Hamburgischen Hafensicherheitsgesetz sei das KI-Projekt möglich und die Wasserschutzbehörde dazu befugt, Ladungsdaten zu verarbeiten, um festzustellen, ob nicht deklarierte Gefahrgüter in Beförderungseinheiten im Hamburger Hafen geladen oder gelöscht werden.
Zuvor habe der Wasserschutzbehörde die rechtliche Grundlage gefehlt, um Container systematisch zu überprüfen, die nicht als Gefahrgut deklariert waren.
„Viele von uns haben den schweren Brand eines Containerschiffes im Jahr 2016 noch vor Augen, als die zahlreichen Einsatzkräfte über mehrere Tage versuchten, das Feuer an Bord zu löschen. Die Ursache des Brandes waren undeklarierte Gefahrgüter“, verdeutlicht Olaf Hagenloch, stellvertretender Leiter der Wasserschutzpolizei Hamburg, und ergänzt: „Dies zeigt, wie wichtig es ist, Gefahrgüter für den sicheren Transport auch als solche zu deklarieren.“
Gefahrgut-Transparenz
Mit der KI-Unterstützung sei nun ein Tool vorhanden, das die Sicherheit der Wasserschutzpolizisten sowie die des Hafens deutlich erhöht. Die neu geschaffenen Rahmenbedingungen und die IT-Technologie soll die Qualität bei der Gefahrgut-Transparenz erhöhen.
„Wir verfügen über ein kontinuierlich lernendes KI-System in unserem Gegis. Im Ergebnis erhalten wir gute Vorschlagslisten, nach denen wir effizient und zeitsparend undeklariertes Gefahrgut aufspüren können. Mithilfe der automatisierten Trainingsläufe wird unsere Datenbasis kontinuierlich und aktuell erweitert“, zeigt sich Dreyer zufrieden.
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