Der Wald und der aus ihm gewonnene Rohstoff Holz stellen zentrale Stellschrauben für eine klimaneutrale Wirtschaft dar. Ziel ist es, das aus dem Wald gewonnene Holz bestmöglich zu verwerten bei gleichzeitigem Erhalt der wichtigen Ökosystemleistungen des Waldes. Dazu müssen insbesondere die Waldbesitzenden gestärkt werden, von denen in NRW der Großteil Privatwaldbesitzende sind. Für Privatwaldbesitzende ist es oft schwierig, die Qualität ihres Holzes zu beurteilen. Diese Beurteilung ist jedoch ein wesentlicher Faktor für die Festlegung des möglichen Holzverkaufspreises.
In dem Forschungsvorhaben WoodQAI sollen mithilfe von KI-Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens die Hirnholzflächen (Schnittflächen) von Stammholz analysiert werden. So sollen verschiedene Merkmale erkannt werden, die einen direkten Einfluss auf die Qualitätseinstufung des Holzes haben. Das Vorhaben fokussiert zunächst auf die mengenmäßig wichtigste Laubbaumart Buche und erweitert die Ergebnisse auf weitere Baumarten (zum Beispiel Fichte oder Eiche).
Die Qualitätsbeurteilung soll direkt vor Ort auf dem Smartphone der Anwendenden erfolgen. In einer App findet die Auswertung der Smartphone-Bilder statt. Da nicht überall im Wald eine Internetverbindung möglich ist, müssen die KI-Algorithmen auch offline ein Ergebnis liefern. Sobald eine Internetverbindung besteht, können die beurteilten Bilder bei Einwilligung der Nutzenden zur Verbesserung des Algorithmus über einen Datenraum an eine Datenhaltung übermittelt werden. Eine KI-basierte Qualitätssortierung von Stammholz ist ein innovativer Baustein zur Optimierung der Wertschöpfung im Privatwald.
Das Forschungsprojekt hat eine Laufzeit vom 1.7.2025 bis zum 30.6.2028. In dem Projekt arbeiten
- RIF Institut für Forschung und Transfer e. V. (FKZ EFRE-20800973),
- Forstify GmbH (FKZ EFRE-20800978) und
- SNAP GmbH (FKZ EFRE-20800982)
zusammen.
