Seenotrettung per Satellit: Leben retten mit Daten

Im Mittelmeer ertrinken jedes Jahr hunderte Menschen auf der Flucht. Eine Gruppe von Wis­sen­schaft­le­r*in­nen möchte das ändern.

Eine Schwimmweste treibt im Ägäischen Meer – zu viele Menschen sterben auf der Flucht Foto: Lars Berg/imago

Minden taz | Laut Statista sind im Jahr 2021 bis zum 24. November 1.645 Menschen bei der Flucht gestorben. Allein zwischen dem 22. und dem 25. Dezember ertranken 30 Menschen in der Ägäis. Von 2014 bis Anfang 2020 starben so laut der UN-Organisation für Migration (IOM) über 20.000 Menschen. Die Dunkelziffer dürfte weit höher sein. Denn obwohl private Organisationen zur Seenotrettung regelmäßig hunderte Menschen in Not im Mittelmeer aufnehmen und – so die Politik es zulässt – in sichere Häfen bringt: Sie haben kaum verlässliche Daten, die ihnen helfen, zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein.

Der Verein Space-Eye möchte dagegen mit Technik vorgehen und den Rettungs-Crews bei ihren Search-and-Rescue-Missionen helfen, hinter den Horizont zu blicken. Rund zehn Wis­sen­schaft­le­r*in­nen und einige Studierende arbeiten deswegen seit November 2018 ehrenamtlich daran, ein neuronales Netz zu trainieren, das Rettungsschiffe bei ihren Missionen mit Informationen unterstützt. Eine der Ehrenamtlichen ist Elli Wittmann, eine Entwicklungsingenieurin, die aktuell in Regensburg promoviert.

Die meisten Rettungsboote würden im Mittelmeer nach bestem Wissen und mit vielen Erfahrungswerten über die Wetterlage und Fluchtrouten durch die Gegend fahren, sagt Wittmann bei der Vorstellung von Space-Eye auf dem rC3, dem jährlichen Kongress des Chaos Computer Clubs, der wegen Corona 2021 online stattfindet. „Sie stehen an der Reling und schauen mit ihrem Fernglas raus, ob sie vielleicht ein Boot in Seenot entdecken. Das ist nicht besonders effizient.“

Eine Lösung dafür wäre, mit Flugzeugen nach Fluchtbooten zu suchen. Auch Sea-Watch arbeitet bereits mit zwei Kleinflugzeugen, die die Lage aus der Luft checken sollen und nach eigenen Angaben bereits Pullbacks beobachten konnten: Moonbird und Seabird. „Aber die Flugzeuge dürfen häufig nicht starten aus mehr oder weniger politischen Gründen“, sagt Wittmann. „Und selbst mit einem Flugzeug kann man nicht das gesamte Mittelmeer überwachen. Aus diesem Grundgedanken heraus entstand die Idee, Satelliten zu nehmen.“ Zudem haben Satelliten einen weiteren großen Vorteil gegenüber Flugzeugen: „Satelliten kann man nicht einfach am Boden festsetzen.“

Wolken versperren die Sicht

Einfach die Bilder von Google Maps zu benutzen, ist jedoch keine Option, auch wenn sie einen starken Zoom ermöglichen und selten Wolken die Sicht versperren. Denn um genau diese Wolken aus den Bildern zu entfernen, werden die Aufnahmen stark retuschiert. „Sie sind eine Kombination aus vielen Hundert Bildern. Ziemlich geil“, sagt Wittmann. „Aber nicht geeignet, um Boote zu finden. Boote bewegen sich ja, bleiben nicht an einem Ort.“ Space-Eye musste also nach anderen Satellitenbildern suchen und sich dafür erst mal selbst in das Gebiet einarbeiten.

Von Radarsatelliten nahm die Initiative schnell Abstand. Die liefern zwar auch Daten über visuelle Erhöhungen, da die Wellen, die der Satellit aussendet, von Oberflächen auf der Erde reflektiert werden, doch die Bildern sind schwer zu interpretieren. Stattdessen arbeitet Space-Eye vor allem mit den Daten visueller Satelliten. „Die funktionieren im Prinzip wie eine Fotokamera: Objektblende auf, Licht rein, Foto. Man versteht die Bilder, kann sie ansehen. Sie schauen aus wie ein ganz normales Bild“, sagt Wittmann.

Space-Eye arbeitet dabei mit frei verfügbaren Satellitendaten, etwa von den Sentinel-Satelliten der Esa. Deren Auflösung ist jedoch nicht ideal. „Sie haben im allerbesten Fall eine Auflösung von 10 Metern, meistens eher 30 Metern pro Pixel“, erklärt Wittmann. „Wenn wir ein Fluchtboot haben, das im Durchschnitt 12 Meter lang ist, wird es also ein bisschen schwierig.“ Zusätzlich können allerdings Satellitendaten von privaten Anbietern gekauft werden, deren Auflösung besser ist.

Das Problem mit der Zeit

Zur teilweise nicht ausreichenden Auflösung kommt jedoch noch ein Problem hinzu: die Revisit Time, also die Zeit, die zwischen zwei Aufnahmen des gleichen Ortes durch den gleichen Satelliten liegt. Ein Sentinel-2-Satellit braucht auf Höhe des Äquators etwa zehn Tage, um zwei Bilder vom gleichen Ort zu machen. Geostationäre Satelliten, die immer über der gleichen Region ihre Schleifen ziehen, bringen dieses Problem nicht mit sich – müssen dafür jedoch so weit entfernt von der Erde fliegen, dass sich die Auflösung der Bilder stark verschlechtert. „Sie sind für unsere Zwecke also nicht geeignet“, sagt Wittmann.

Die Revisit Time ist nicht das einzige Zeitproblem, das Space-Eye hat: auch der sogenannte Downlink wird ihre Arbeit in Zukunft erschweren. Denn wenn der Satellit ein Bild erstellt hat, müssen die Daten auch erst mal wieder zurück zu Erde finden, damit sie ausgewertet werden können. „Die Zeit, die die Bilder brauchen, um wieder nach unten zu kommen, hängt ganz stark davon ab, wie groß die Bilder sind, was der Satellit sonst noch so macht, wie viel Energie er gerade hat“, erklärt Wittmann.

Der Downlink könne ein paar Stunden dauern – oder auch ein paar Tage. Sollte auf dem Bild tatsächlich ein Boot in Seenot zu finden sein, könnte es in dieser entscheidenden Zeit bereits sinken. Dieses Zeitproblem will Space-Eye aber erst angehen, wenn andere Aufgaben gelöst sind.

Das Netz trainieren

Doch wie findet man auf einem Satellitenbild ein so kleines Boot wie ein Fluchtboot? Ein weiterer Wissenschaftler aus dem Team machte sich mit seinem eigenen Segelboot von 15 Metern Länge auf ins Mittelmeer. Sendete drei Tage lang alle paar Minuten aktuelle Daten zu seinem Aufenthaltsort, damit das Team herausfinden konnte, ob und wie sie ihn auf den Bildern finden können. Das Team hatte Erfolg. „Wir wissen also, dass wir ein Boot dieser Größe finden können.“

Doch alle Bilder eigenhändig auf kleine Boote zu untersuchen, macht wenig Sinn. Space-Eye wurde das spätestens dann klar, als sie es selbst testeten. „Wir als Nerdinnen und Nerds haben uns gefragt: Ist das nicht etwas, was wir automatisieren können?“, erklärt Daniel, ein Kollege von Wittmann beim rC3. „Idealerweise wollen wir regelmäßig ein sehr großes Gebiet überwachen. Da zahlt sich Automatisierung aus.“

Space-Eye trainierte das neuronale Netz, legte ihm Satellitenbilder vor, passten immer wieder Variablen im System an und brachte ihm schließlich mit den Daten des Segelschiffs und Daten, die befreundete NGOs aus der Seenotrettung übermittelten, bei, kleine Boote zu finden – auch wenn es die Schaumkronen von großen Wellen noch immer nur schwer von Booten unterscheiden kann.

Boot, aber wofür?

Auch ob es sich bei den Booten um Fluchtboote handelt oder nur Segel- und Schlauchboote, die für andere Zwecke eingesetzt werden, kann die KI noch nicht erkennen. Die Gruppe, so Daniel, arbeitet jedoch an einer Lösung. Die sogenannten AIS-Daten des Automativ Identification System könnten dabei helfen. Sie sind ab einer Bootgröße über 20 Meter verpflichtend zu übermitteln und enthalten Informationen zu Ort, Geschwindigkeit und Größe eines Schiffes. Sie sollen verhindern, dass Schiffe versehentlich kollidieren.

Doch kleine Boote übermitteln die AIS-Daten nur freiwillig – und in vielen Fällen gar nicht. „Wenn etwas kein AIS-Signal hat, können wir erst mal davon ausgehen, dass es ein Fluchtboot ist. Aber das ist nicht zuverlässig und es gibt genügend andere Boote, die keine Fluchtboote sind, aber trotzdem leider kein AIS-Signal von sich geben“, sagt Wittmann. Hinzu käme, dass manche Boote in Küstenregionen die Daten gerne ausschalten würden, etwa weil sie in illegale Aktivitäten involviert sind und nicht getrackt werden möchten.

Das System steht also auch nach mehreren Jahren ehrenamtlicher Arbeit noch an seinen Anfängen, ist bisher nicht einsatzbereit. „Ob es wirklich akut Rettungsschiffe lenkt, hängt noch in der Luft. Davon sind wir noch ganz weit entfernt“, gesteht Wittmann auf dem rC3. „Uns interessiert vor allem: Bekommen wir es überhaupt hin? Und können wir das System auch hernehmen, um zum Beispiel historische Daten auszuwerten?“ So könnte man in Zukunft vielleicht die IOM-Zahlen zu Ertrunkenen genauer überprüfen und von einer weiteren Seite verifizieren. Oder auch Pullbacks und weitere Rechtsverletzungen durch Küstenwachen und Frontex untersuchen.

Wie Space-Eye verhindern kann, dass seine Technologie auch von Grenz­schüt­ze­r*in­nen genutzt wird, die eben jene Rechtsverletzungen zu verantworten haben, darüber ist sich der Verein noch nicht sicher. „Das ist eine Frage, die wir auch schon oft diskutiert haben“, sagt Wittmann. „Aktuell läuft das bei uns alles vor Ort, also lokal. Und wir haben auch nur die historischen Daten.“ Sie seien noch im akademischen Kontext, nicht in der Nutzungsphase. Bis es dazu kommt, hat der Verein hoffentlich ein Sicherheitskonzept. Grundsätzlich mache man mit der Suche per Satellit zwar etwas Ähnliches wie Frontex, so Daniel, „aber aus einem anderen Grund. Es geht um die Fragen: Wer hat die Daten? Wer kann mit ihnen arbeiten? Das unterscheidet uns dann doch von Frontex, die auch mit der sogenannten libyschen Küstenwache zusammenarbeitet.“

Bis zur korrekten Erkennung von Fluchtbooten wird es wohl noch dauern. Wittmann spricht von einem Fünfjahresplan, den Space-Eye hätte. Außerdem hoffe man, Ende 2022 bereits vorzeigbare Ergebnisse zu haben.

Ruhig wird es bei Space-Exe bis dahin jedoch nicht. Neben dem wissenschaftlichen Arm rund um die Satellitenbilderkennung gibt es auch einen humanitären, sehr aktiven Arm, der Nothilfe leistet in Krisengebieten auf griechischen Inseln oder auch im bosnischen Bíhac. Sie betreiben ihr eigenes Schnellboot zur Seenotrettung, die „Nomad“ auf Lesbos und zusätzliche Wohnprojekte für obdachlose Geflüchtete. Auch in Regensburg selbst sind sie aktiv und erleichtern Geflüchteten die Ankunft in Deutschland.