Die weltweit wachsende Nachfrage nach Holz führt auch zum illegalen Schlagen von Bäumen. Handelsunternehmen sind daher verpflichet, die Holzarten in ihren Produkten sowie deren Ursprungsort zu dokumentieren um so die legale Herkunft des Holzes in von ihnen in den EU-Markt eingebrachten Waren sicherzustellen. Das betrifft auch Holzprodukte wie Spanplatten, Faserplatten, Papier und Pappe. Doch wie können Holzarten in Fasermaterialien zweifelsfrei identifiziert werden? Dieser Frage stellen sich Forschende im Rahmen des Projekts „KI_Wood-ID“.
Dabei fokussieren sie sich zunächst auf Laubhölzer, insbesondere auf Plantagenhölzer, die weltweit für die Zellstoffproduktion angebaut werden. Anhand deren Gefäßzellen mit ihrer unterschiedlichen Struktur, Form und Größe lässt sich die Holzart mithilfe von Künstlicher Intelligenz bestimmen. Mit den Referenzpräparaten aus dem riesigen Holzfundus des Thünen-Instituts trainieren die Forschenden des Fraunhofer ITWM so lange neuronale Netze, 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.
Dabei wird jede Art wie zum Beispiel Birke, Buche oder Pappel einzeln trainiert. In den Bildern markiert die Analysesoftware zunächst die Zellen, die wesentlich für die Erkennung der Holzarten sind. Eine Probe ist auffällig, wenn sie Merkmale enthält, die nicht zu den deklarierten Holzarten passen. Ein erster Prototyp des Analysesystems kann bereits elf Laubhölzer erkennen, mit deren Referenzen er trainiert wurde. Im nächsten Schritt geht es an die Identifizierung von Nadelhölzern. Langfristig soll die KI-basierte Bilderkennung Prüflabore und Behörden weltweit bei der Kontrolle des internationalen Holzhandels unterstützen. Übergeordnetes Ziel sei es, mithilfe der KI-Software den legalen Handel mit Holz zu stärken und dadurch den Verbraucher zu schützen.
