Wie findet man den richtigen Standort für ein Endlager? In einem wissenschaftsbasierten Verfahren wird aktuell der Ort in Deutschland gesucht, der die bestmögliche Sicherheit für die Endlagerung hochradioaktiver Abfälle gewährleistet. Dabei entstehen durch die geowissenschaftliche Erkundung zukünftig extrem große Mengen an Geodaten. Kann Künstliche Intelligenz (KI) im Umgang mit diesen Datenbeständen und somit bei der Suche nach einem Endlagerstandort helfen? Dieser Frage geht eine vom Bundesamt für die Sicherheit der nuklearen Entsorgung (BASE) in Auftrag gegebene Studie nach.

Big Data

Die bei der geowissenschaftlichen Erkundung potentieller Standorte anfallenden Geodaten werden zusammen mit weiteren Informationen analysiert und bewertet. In der Folge entsteht im Standortauswahlverfahren ein riesiger Datenbestand. Dieser ist nicht einheitlich aufgebaut und zusätzlich mit verschiedenen Arten von Ungewissheiten behaftet. Schließlich gibt es auch einen Zusammenhang zu den bereits heute vorliegenden Daten.

KI und Machine Learning: Mehr als Schlagworte

Im Umgang mit derart großen und uneinheitlichen Datenmengen wurden in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte erzielt. Die Methoden und Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz sind unter bestimmten Voraussetzungen in der Lage, Muster in großen Datenbeständen zu erkennen, die für die Auswertung durch Menschen zu groß oder zu komplex sind. Ein Beispiel ist „Machine Learning“ (ML) - ein Verfahren, das auf Mustererkennung spezialisiert ist. Bei der Endlagersuche könnte es zum Einsatz kommen. So entdeckte Muster können dann für genauere Modelle eines Endlagers und möglicherweise auch zur Prognose des Endlagerverhaltens über lange Zeiträume genutzt werden.

Relevanz für das Standortauswahlverfahren

Wie kann Künstliche Intelligenz für die Suche und Auswahl eines Endlager-Standortes eingesetzt werden? In den Geowissenschaften kommt Künstliche Intelligenz bereits heute mehr und mehr zum Einsatz. Deshalb hat das BASE eine Studie in Auftrag gegeben, um Möglichkeiten und Grenzen dieser Verfahren besser bewerten zu können. Ziel ist es, die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz aufzuzeigen und deren Anwendung in geowissenschaftlichen Fragestellungen zu evaluieren. Zugleich sollen Grenzen, notwendige Voraussetzungen und Risiken eines Einsatzes dargestellt und mit Blick auf das Standortauswahlverfahren eingeordnet und bewertet werden.