Braunschweig. Die Technische Universität in Braunschweig möchte mithilfe einer Künstlichen Intelligenz bei der Suche nach einem Atommüll-Endlager helfen.

Wissenschaftler aus Braunschweig wollen erforschen, wie die Künstliche Intelligenz bei der Standortsuche für Atommülllager helfen kann. Die Bundesgesellschaft für Endlagerung (BGE) überprüfe seit 2017 verschiedene Regionen in ganz Deutschland auf ihre Endlagertauglichkeit und dieses Verfahren sei darauf ausgelegt, dass bereits getroffene Entscheidungen auch wieder zurückgenommen werden können, teilte die Technische Universität Braunschweig am Freitag mit. Das Verfahren solle möglichst fortlaufend selbstlernend und selbstkorrigierend sein und dort setze auch das mit rund einer Million Euro vom Bund geförderte Forschungsprojekt an.

Am Beispiel einer Einlagerungsstrecke für die Tiefenlagerung in Steinsalz soll erprobt werden, ob das sogenannte Machine Learning auch auf die Gebirgsmechanik angewendet werden könne, sagte Professor Joachim Stahlmann vom Institut für Geomechanik und Geotechnik. „Unser Bestreben ist, mit Methoden der Künstlichen Intelligenz im Bereich der Geotechnik bessere Ergebnisse zu erreichen.“ In einem selbstlernenden Verfahren könnten Fehlentwicklungen schneller erkannt und gegebenenfalls Konsequenzen daraus abgeleitet werden, zum Beispiel, ob das Tiefenlager in ein Endlager umgewandelt werden könne oder sogar die eingelagerten Abfälle zurückgeholt werden müssten.

KI kann subjektive Nachweise reduzieren, Expertise ist aber weiterhin von Nöten

Damit könne ein Werkzeug entstehen, das zur Entscheidungsfindung herangezogen werden könne, sagte Professor Henning Wessels vom Institut für rechnergestützte Modellierung im Bauingenieurwesen. Die Künstliche Intelligenz könne auch ein Stück weit die subjektiven Nachweise von Ingenieuren oder Naturwissenschaftlern reduzieren. Ihre Expertise werde allerdings weiterhin in die Entwicklung eines Tiefenlagers einfließen, denn eine vollständige Automatisierung der Lernverfahren sei nicht zu erwarten.

Erschaffen eines digitalen Zwillings

Da bislang kein Endlager in Deutschland existiere, erschaffen die Wissenschaftler für ihre Arbeit einen „digitalen Zwilling eines Bergwerks“. Das Forschungsvorhaben „Entwicklung einer selbstlernenden Modellierungsmethodik zu geomechanischen und geotechnischen Prozessen am Beispiel der Planungs- und Auffahrungsphase einer Einlagerungsstrecke eines Tiefenlagers“ (SEMOTI) wird vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz für die kommenden drei Jahre mit 997.000 Euro gefördert.

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