Die weltweit wachsende Nachfrage nach Holz führt auch zum illegalen Schlagen von Bäumen. Um die gesetzeswidrige Holzverwendung einzugrenzen, trat schon 2013 die EU-Holzverordnung in Kraft (Vorgänger der EUDR). Seither müssen Handelsunternehmen die Holzarten in ihren Produkten sowie deren Ursprungsort dokumentieren und so die legale Herkunft des Holzes in von ihnen in den EU-Markt eingebrachten Waren sicherstellen. Das betrifft auch Holzprodukte wie Spanplatten, Faserplatten, Papier und Pappe. Doch wie können Holzarten in Fasermaterialien zweifelsfrei identifiziert werden?
Die Prüfung der Holzprodukte wird derzeit zum Beispiel von den Mitarbeitenden des Thünen-Instituts, einem Forschungsinstitut im Geschäftsbereich des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL), durchgeführt. Diese bekommen zahlreiche Warenmuster von der Industrie und den Behörden zur Holzartenkontrolle zugesandt – Tendenz steigend. Die Muster müssen dann von Expertinnen und Experten unter dem Mikroskop analysiert werden – ein äußerst zeitaufwändiger Vorgang. Bei Papier und Faserplatten werden die Holzzellen aus dem Material gelöst, gefärbt und auf einen Objektträger präpariert. Im Mikroskop können die Zellen an ihrem Erscheinungsbild klassifiziert werden. Angesichts dieses zeitintensiven Präparations- und Prüfprozesses und der stetig zunehmenden Menge an Prüfaufträgen können die Mitarbeitenden nur eine begrenzte Anzahl an Gutachten bearbeiten. Hier soll die neue KI-Analysesoftware unterstützen, das hochqualifizierte Fachpersonal entlasten, den Prüfprozess beschleunigen und automatisieren und so schnelle und effiziente Kontrollen ermöglichen. Entwickelt wird das neue automatisierte Bilderkennungssystem zur Holzartenbestimmung gemeinsam von Forschenden des Fraunhofer ITWM und des Thünen-Instituts für Holzforschung in Hamburg mittels Machine Learning im Projekt KI_Wood-ID. Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft BMEL gefördert.