AI-supported Holographic Environmental Water Monitoring

Die Trinkwasserversorgung zählt zur kritischen Infrastruktur Wiens. Es ist bemerkenswert, dass Wien auf hochwertiges Quellwasser aus den Hochquellengebieten rund um Schneeberg, Rax, Schneealpe und Hochschwab zurückgreifen kann. Das Wasser ist unbehandelt, mineralstoffreich und hygienisch einwandfrei. Es wird regelmäßig geprüft, doch die Qualitätskontrolle erfolgt derzeit vor allem über Messungen wie Trübung direkt in den Leitungen. Die Ursachen der Trübung sind jedoch noch unzureichend erforscht. Im Projekt HoloWaterAI wird holographische 3D-Mikroskopie eingesetzt, um lichtstreuende Objekte wie Sedimente, Pflanzenfragmente, Algen oder Bakterien zu identifizieren und zu analysieren. Diese Objekte werden anhand von Erscheinung, Form, Lichtstreuung und Bewegung charakterisiert. Mithilfe moderner Methoden des maschinellen Lernens werden die mit der holographischen Mikroskopie gewonnenen Daten mit konventionellen Analysetechniken und meteorologischen Daten verknüpft, um neue Erkenntnisse für das Umweltwassermonitoring zu gewinnen. Innovative IoT-Werkzeuge (Internet of Things) ermöglichen in Verbindung mit Digital-Twin-Technologie eine Echtzeitanalyse und erlauben Vorhersagen über bevorstehende Veränderungen in der Wasserqualität. Dies ermöglicht schnelle Entscheidungen mit kurzen Reaktionszeiten. Langfristig können so Entwicklungen erkannt werden, die mit klassischen Methoden verborgen bleiben. Die entwickelten Verfahren sind vielseitig einsetzbar und verbessern die Wasserüberwachung nachhaltig.