Im Jahr 2013 führten Forscher eine Microsoft-Kinect-Kamera durch Häuser in der japanischen Präfektur Fukushima. Das Infrarotlicht des Geräts zeichnete die Konturen der Gebäude auf und erstellte eine grobe 3D-Karte. Darüber legte das Team Informationen aus einer frühen Version eines tragbaren Gammastrahlen-Imagers, der die ansonsten unsichtbare nukleare Strahlung des Unfalls im Kernkraftwerk Fukushima Daiichi anzeigte.
Wissenschaftler des Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) wollen nun einem Roboterhund beibringen, mithilfe einer Reihe von Sensoren intelligent nach radiologischem Material zu suchen. „Es kann lange dauern, bis sich radiologische Technologien wie Gammastrahlendetektoren verbessern“, sagt Ren Cooper, stellvertretender Leiter des Berkeley-Lab-Programms für angewandte Kernphysik (ANP). „Deshalb definieren wir den Stand der Technik, indem wir andere Sensortypen nutzen.“
Es gehe dabei nicht nur um Kernphysik, sondern auch um Robotik, Computer Vision, Software und andere Elemente, die zusammenkommen und einen gesellschaftlichen Nutzen ermöglichen. Zu den Anwendungen gehören die Verbesserung der nuklearen Sicherheit durch die Überwachung radioaktiver Quellen in Kraftwerken, Teilchenbeschleunigern oder Krankenhäusern, die nukleare Sicherheit und die Nichtverbreitung von Kernwaffen, die Umweltsanierung und -sanierung sowie die Notfallhilfe bei Katastrophen.
Die Welt in Echtzeit kartieren
Seit den Kinect-Tagen haben die Forscher des Berkeley Lab immer mehr Sensoren zur Kartierung von Strahlung kombiniert. Sie haben Videokameras, Lidar (Light Detection and Ranging), Trägheitsmessgeräte (zum Beispiel Gyroskope und Beschleunigungsmesser) und Partikeldetektoren in eigenständige Systeme mit eigener Stromversorgung und integrierten Computern integriert. Mit einer vermeintlich einfachen Technik, der sogenannten Szenendatenfusion, wird diese riesige Menge an Informationen aus verschiedenen Quellen zu einem Bild zusammengefügt.
„Was wir jetzt mit unseren Systemen machen können, ist ziemlich revolutionär: Wir kartieren die Welt in drei Dimensionen und in Echtzeit“, erklärt Kai Vetter, Professor an der UC Berkeley und Gründer und Leiter von ANP. Er und mehrere Doktoranden arbeiteten mit der japanischen Atomenergiebehörde zusammen, um Häuser in Fukushima zu kartieren. „Es ist eine extrem leistungsfähige Methode, um die Umwelt zu betrachten und Entscheidungen zu treffen, weil wir dieses Werkzeug haben, das die Strahlung überall visualisieren kann.“
Diese Systeme können bereits von Hand durch unwegsames Gelände getragen, von einer Drohne durch offene Gebiete geflogen oder an einen Roboter geschnallt werden, der innerhalb eines Gebäudes manövrieren kann. Jetzt bauen die Forscher auf diesen Fähigkeiten auf, um unabhängigere Roboteraktionen zu ermöglichen, etwa die Untersuchung von Hotspots oder das Auffinden der Grenzen eines Strahlungsgebiets.
Einem Roboterhund neue Tricks beibringen
Ein Strahlungsdetektionssystem an einen Roboterhund zu schnallen, ist nicht schwer: Der Berkeley-Lab-Wissenschaftler Brian Quiter braucht etwa zwei Minuten, um eine Localization and Mapping Platform (LAMP) an den Roboterhund Spot von Boston Dynamics anzuschließen. Die Integration der beiden Systeme, sodass Spot die Strahlungsdaten erhält und intelligente Entscheidungen treffen kann, ist eine andere Geschichte. Ein wichtiger Faktor ist, dem Hund beizubringen, was Objekte sind und wie er auf sie reagieren soll – ein Prozess, der in der Computertechnik als semantische Segmentierung bekannt ist.
„Wenn man eine radioaktive Quelle auf der anderen Seite einer Wand hätte, würde der semantisch unwissende Hund kommen und sagen: ,Hey, diese Wand ist radioaktiv‘“, sagt Quiter, der auch stellvertretender Leiter des ANP ist. „Ein semantisch kluger Hund würde sagen: ,Hier drüben ist es radioaktiv – ich will sehen, was auf der anderen Seite der Mauer ist.‘ Im Moment gibt es keinen Mechanismus, mit dem das möglich wäre. Wenn wir dieses Wissen in unsere Algorithmen einfließen lassen können, wäre das eine große Sache. Das wird die Effizienz der automatischen Kartierung von Radioaktivität verbessern.“
Mit dieser Art der Programmierung könnte ein autonomer Roboter auf intelligente Weise kontaminierte Objekte und Bereiche für die Säuberung ausfindig machen. Oder er könnte einen Flur entlanggehen, Abfallbehälter identifizieren, die eine bestimmte Strahlungssignatur aufweisen sollen, und sofort zusätzliche Daten sammeln, um etwaige Anomalien zu untersuchen.
„Gute Messungen brauchen Zeit – und Roboter können gute Messungen durchführen“, sagt Quiter. „Dadurch haben die Inspektoren oder Bediener mehr Zeit für andere Aufgaben, und der Roboter kann die Strahlendosis anstelle des Menschen messen, sodass alle gewinnen. Ein Roboter kann viel mehr Strahlung aufnehmen.“
Fortschritte in der Kartierung machen
Die Strahlungskartierung hat sich in den letzten zehn Jahren weiterentwickelt, aber es gibt immer noch Bereiche, die die Forscher gerne verbessern würden. Die derzeitigen Systeme sind gut in der Lage, Karten der relativen Strahlungsmengen in einem Gebiet zu erstellen und Hotspots herauszufiltern, aber die Erstellung einer tatsächlichen Karte der zu erwartenden Strahlungsdosen auf der Grundlage einer begrenzteren Messung ist ein Bereich, in dem aktiv an Verbesserungen gearbeitet wird.
„Quantitative Messungen sind keine leichte Aufgabe, da die Welt sehr komplex ist“, weiß Vetter. „Bei der Strahlung kommt es auf die Entfernung der Messwerte an und auf die Menge der Abschirmung, die im Weg steht. Der Vorteil, den wir jetzt haben, ist, dass wir mithilfe von maschinellem Lernen und maschinellem Sehen eine Menge Informationen über unsere Umgebung erhalten.“
Ein Ansatz besteht darin, neue Algorithmen zu entwickeln, die noch mehr der von den Sensoren erfassten Informationen einbeziehen können. Zum Beispiel haben Wissenschaftler vielversprechende erste Ergebnisse mit neuen Bildgebungsalgorithmen erzielt, die Karten unter Verwendung des gesamten von Gammastrahlendetektoren gemessenen Energiebereichs erstellen können. Frühere Methoden waren an einen kleineren, begrenzten Energiebereich gebunden.
Systeme zur Kartierung von Strahlung könnten in Zukunft auch in neuen Bereichen Anwendung finden. Forscher könnten sie möglicherweise für die Rückgewinnung kritischer Materialien einsetzen, also für die Suche nach geologisch interessanten Materialien, die in früheren Bergwerken weggeworfen wurden, weil sie damals nicht als wertvoll galten – etwa Lithium für Elektroautos. „Das ist ein ziemlich großes Problem, zu dessen Lösung wir hoffentlich beitragen können“, sagt Quiter.
Landminen aufspüren, Astronauten schützen
Die Strahlungskartierung könnte auch dabei helfen, einige der Millionen von Landminen zu finden, die weltweit vergraben sind. Obwohl Landminen nicht radioaktiv sind, untersuchen die Forscher, wie eine Technik namens aktive Sondierung mit Neutronen die Landminen dazu bringen könnte, Gammastrahlen auszusenden, die dann aufgespürt werden könnten. Vetter kann sich auch vorstellen, die Technik zur Überwachung der Gesundheit von Raumschiffen und Astronauten auf längeren Reisen einzusetzen, wo sie kosmischer Strahlung ausgesetzt sind.
„Es ist aufregend, wo wir heute stehen, mit diesem enormen technologischen Fortschritt, der es uns ermöglicht, die Welt in Echtzeit zu kartieren“, sagt Vetter. „Aber es ist auch spannend zu sehen, was es noch zu tun gibt und was in der Zukunft kommen wird.“
