3R: Herr Prof. Bosseler, auf der internationalen IKT-Konferenz diskutierten rund 100 Fachleute über KI, Drohnen und Robotik im Kanalbetrieb. Was hat Sie am meisten überrascht?
Prof. Dr.-Ing Bert Bosseler: Überrascht hat mich vor allem der deutliche Paradigmenwechsel in der Diskussion. Vor wenigen Jahren ging es noch darum zu verstehen, wie künstliche Intelligenz überhaupt funktioniert. Heute stehen konkrete Anwendungen im Mittelpunkt: etwa Überflutungsprognosen, Fremdwasserdetektion oder automatisierte Bildauswertung aus Inspektionsvideos. KI ist damit nicht mehr nur ein Forschungsfeld, sondern integraler Baustein in Betriebs- und Investitionsprozessen. Gleichzeitig hat die Konferenz gezeigt, dass trotz aller technologischen Euphorie der Mensch unverzichtbar bleibt. Greg Ryan aus Australien brachte es auf den Punkt mit seiner Betonung von „Human in the Loop“: KI bringt Geschwindigkeit und Mustererkennung, aber bei Entscheidungen mit hohen Konsequenzen, Compliance-Anforderungen und ethischer Relevanz bleiben Menschen verantwortlich. Diese Balance zwischen technologischer Innovation und menschlicher Verantwortung zog sich als roter Faden durch die gesamte Konferenz.
3R: Drohnen gelten als besonders spannende Technologie für die Kanalinspektion. Wo sehen Sie ihr größtes Potenzial?
Bosseler: Der größte Nutzen liegt eindeutig in Bereichen, die für die klassische Kamerabefahrung schwer zugänglich oder für Begehungen gefährlich sind. Beispiele sind versetzte Mauerwerkskanäle, komplexe Geometrien oder stark belegte Düker. Drohnen können hier mit Video- und LiDAR-Technologie hochauflösende Punktwolken erzeugen und damit Trassenverlauf, Querschnitt und Oberflächengeometrie präzise erfassen. Diese Daten sind besonders wertvoll, wenn es um die Planung von Sanierungsmaßnahmen geht.
3R: Gleichzeitig bleiben Drohnen bislang eher eine Speziallösung. Warum?
Bosseler: Es gibt noch mehrere technische und normative Einschränkungen. Mit der aktuell möglichen Flugzeit von zehn bis fünfzehn Minuten können nur einzelne Haltungen inspiziert werden. Außerdem erfordert das Fliegen in engen Kanälen sehr erfahrene Bediener – ein Referent beschrieb es treffend als „sensibel wie ein Cabrio mit 300 km/h auf der Autobahn“. Ein weiterer kritischer Punkt ist die Wasserempfindlichkeit. Ein Absturz ins Wasser bedeutet meist Totalschaden. Hinzu kommen normative Grenzen. Konformität mit EKVO/SüwV-Anforderungen für offizielle Inspektionen ist derzeit nicht gegeben. Mein aktuelles Fazit: Drohnentechnik ist technisch etabliert, aber sie wird klassische Inspektionsmethoden ergänzen, nicht ersetzen.
3R: In Fallstudien von Scottish Water wurde gezeigt, dass Drohnen auch die Konfektionierung von Schlauchlinern verbessern können. Wie bewerten Sie diese Ergebnisse?
Bosseler: Die Ergebnisse sind sehr praxisrelevant. Drohnen liefern detaillierte Punktwolken, die vor allem bei komplexen Geometrien eine präzise Vermessung ermöglichen. Für die Konfektionierung von Linern ist das ein großer Vorteil, weil Engstellen, Querschnittsänderungen oder Versätze frühzeitig erkannt werden können. Das ist ein perfektes Beispiel für den richtigen Einsatzbereich! Die hochgenaue Erfassung von Trasse und Querschnitt reduziert Materialverschwendung und Nacharbeiten erheblich. Für die breite Praxis bedeutet das: Drohnen sind kein Allheilmittel, aber bei gezieltem Einsatz in der Sanierungsvorbereitung ein wertvolles Spezialwerkzeug.
3R: Neben Flugdrohnen wurden auf der Konferenz auch andere Systeme vorgestellt. Welche Entwicklungen waren besonders interessant?
Vorführung einer Unterwasserdrohne aus den Niederlanden in der IKT-Versuchshalle. Bild: IKT
Bosseler: Das Spektrum reichte von Käfigdrohnen für geschlossene Räume über schwimmende Plattformen bis hin zu Unterwasserdrohnen. Letztere können in vollgefüllten Kanälen oder Becken eingesetzt werden und sind mit Sonar, Video oder sogar Werkzeugen ausgestattet. Auch sogenannte Roboterdogs wurden präsentiert. Diese laufenden Roboter können nach einer einmal erfassten LiDAR-Karte autonom definierte Routen wiederholen und etwa Transportaufgaben übernehmen. Für den direkten Einsatz im Kanal sind sie noch nicht optimiert, könnten aber in Oberflächen- und Anlagenlogistik künftig eine Rolle spielen.
3R: Ein vergleichsweise einfaches Konzept ist der sogenannte „Sewer Ball“. Wo wird es eingesetzt und wie funktioniert dieses System?
Bosseler: Das Bestechende liegt tatsächlich in der Einfachheit. Die Sensorbälle, die mit dem Abwasserstrom schwimmen, gibt es in den Größen 68 und 90 mm für Standardeinsätze, die Temperatur, pH-Wert, Leitfähigkeit und Redoxpotenzial messen, und in einer größeren Variante mit 120 mm, die optional sogar mit Kamera ausgestattet ist. Mit dem Sewer Ball können Abschnitte vorselektiert werden, d. h. Infiltrationsstellen lassen sich über Temperatur- und Leitfähigkeitsänderungen lokalisieren, Volumenströme grob abschätzen und Industriefehlanschlüsse über pH/Redox-Anomalien identifizieren. Allerdings hat das Verfahren Grenzen: Die Lokalisierung ist nur abschnittsweise möglich und außerdem funktioniert das Konzept nur bei ausreichendem Durchfluss.
3R: Ein weiteres Thema war das Micro-MAC-Verfahren zur Bestimmung der Rohr- und Bodensteifigkeit. Welche Bedeutung hat diese Methode?
Bosseler: Das Micro-MAC-Verfahren für Nennweiten DN 300-800, das von Mark Klameth vorgestellt wurde, ist eine Weiterentwicklung des MAC-Verfahrens und tatsächlich ein Durchbruch für die Qualitätssicherung bei Linersanierungen. Bei dem zerstörungsfreien Verfahren wird von innen mit einer Presse eine Last von 2 bis 5 kN (max. 10 kN) aufgebracht und die Verformung gemessen. Daraus lassen sich Rohr- und Bodensteifigkeit rückrechnen. Derzeit ist das System in der Kalibrierungsphase. Hierzu nutzen wir Probestrecken aus einem aktuellen Schlauchliner-Forschungsprojekt im Maßstab 1:1 – wir sind selbst gespannt, welche Erkenntnisse wir hier im kommenden Jahr gewinnen werden.
3R: KI wird häufig als Schlüsseltechnologie für die Schadensklassifikation genannt – ist der Mensch hier bald überflüssig?
Bosseler: Nein, das sehe ich nicht. Aktuelle Studien belegen, dass KI-Schadensklassifikation ohne menschliche Qualitätssicherung teils nur 60 % Erkennungsrate erreicht – inklusive Längenfehlern im Meterbereich. Das zeigt sehr deutlich, dass KI kein Ersatz für Fachpersonal ist. Ihre Stärke liegt in der schnellen Verarbeitung großer Datenmengen und der automatisierten Mustererkennung. Deshalb sehe ich die optimale Nutzung in einem gestuften Modell: Zunächst übernimmt die KI die Vorbewertung und Priorisierung großer Datenbestände. Anschließend erfolgt die fachliche Bewertung durch Experten. Gleichzeitig können Korrekturen der Fachleute wieder in das Training der Systeme einfließen. So entsteht ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess.
3R: Verschiedene KI-Anbieter liefern unterschiedliche Erkennungsraten. Wie können Netzbetreiber die Qualität von KI-Systemen bewerten? Brauchen wir standardisierte Benchmarks?
Michael Voß von der Stadtentwässerung Frankfurt/M. stellt Anforderungen an KI aus Sicht eines Netzbetreibers. Bild: IKT
Bosseler: Ja, wir brauchen dringend standardisierte Benchmarks – und die Arbeit läuft bereits. In ISO TC 224 (Water Services) und TC 268 (Sustainable Cities and Communities) wird KI mit eigenen Governance-Abschnitten in thematischen Standards verankert. Bis dahin sollten Netzbetreiber folgende Bewertungskriterienanlegen: 1. Anbieter sollten ihre Systeme an repräsentativen, öffentlich dokumentierten Testdatensätzen demonstrieren. 2. Erkennungsraten sollten nach Schadenstyp differenzieren – Rissen, Wurzeleinwuchs, Versatz usw. 3. Wie viele Fehlalarme gab es und wie viele Schäden wurden übersehen? 4. Kann das System zeigen, warum es einen Schaden klassifiziert hat? 5. Hat das System dokumentierte Qualitätssicherungsprozesse und Risikoscores? 6. Machen Sie Testläufe mit eigenen historischen Daten, deren Bewertung bekannt ist. Ich rate Netzbetreibern: Fordern Sie Benchmarks ein, vergleichen Sie mehrere Anbieter parallel an denselben Daten, und nehmen Sie sich Zeit für Pilotphasen. Die Investition in KI-Systeme ist langfristig – da lohnt gründliche Evaluation.
3R: Viele Netzbetreiber verfügen über jahrzehntelange Inspektionsdaten. Welche Rolle spielen diese Daten für die Zukunft?
Bosseler: Das ist eine der wichtigsten Zukunftsaufgaben. Alte Videoinspektionen und Zeitreihen sind unglaublich wertvoll – sie bilden zeitliche Entwicklungen ab, etwa Schadensprogression seit den 1990er Jahren, die sich heute nicht mehr nacherzeugen lassen. Allerdings liegen viele dieser Informationen noch in alten Formaten oder unzureichend strukturiert vor. Deshalb müssen Netzbetreiber zunächst eine systematische Dateninventur durchführen, analoge Medien digitalisieren und Metadaten standardisieren. Ebenso wichtig ist die Validierung der historischen Schadensklassifikationen. Für das Training von KI-Systemen sind hochwertige und korrekt bewertete Datensätze entscheidend. Mein Appell: jetzt beginnen. Jedes Jahr, das wir warten, geht wertvolles Material verloren – sei es durch physischen Verfall oder durch verlorenes Wissen ausscheidender Mitarbeiter!
3R: Welche Entwicklungen erwarten Sie in den nächsten fünf bis zehn Jahren?
Bosseler: Sehr spannend und faszinierend sind EU-Forschungsprojekte wie PIPEON und AI-Liner. PIPEON verfolgt, ähnlich wie der UK-Vorläufer „PipeBots“, die Vision autonomer Inspektions-, Reinigungs- und Reparaturroboter, die kollaborativ und kabelunabhängig in harschen Bedingungen arbeiten. Das ist technisch extrem anspruchsvoll – autonome Navigation, Energieversorgung, Werkzeughandhabung unter Wasser, in Dunkelheit, mit aggressiven Medien. Ich sehe das eher in 10 bis 15 Jahren als robuste Praxislösung. AI-Liner hingegen adressiert das gesamte Asset-Management mit vielen unmittelbar praxisrelevanten Themen. Ziel ist, bestehende Asset-Management-Systeme mit KI zu erweitern und gleichzeitig Wissen über Alterungsprozesse von Linern zu liefern. Hier sehe ich in den nächsten Jahren konkrete Anwendungen.
3R: Was sollten Netzbetreiber heute tun, um für diese Entwicklung vorbereitet zu sein?
Bosseler: Der wichtigste Punkt ist die Datenbasis. Netzbetreiber müssen ihre Datenhoheit sichern, historische Bestände aufbereiten und strukturierte Datensammlungen aufbauen. Gleichzeitig sollten Pilotprojektegestartet werden, um Erfahrungen mit KI-Systemen zu sammeln. Ebenso entscheidend ist die Qualifizierung der Mitarbeiter. wer ausschließlich auf externe Dienstleister setzt, verschenkt langfristig Know-how. Das Leitbild sollte sein: KI für Automatisierung und Mustererkennung – menschliche Expertise für Bewertung, Verantwortung und Entscheidung.
3R: Die nächste Konferenz findet am 3. und 4. Februar 2027 statt. Welches Thema wird die Diskussion dann bestimmen?
Bosseler: Meine Prognose: Standardisierte KI-Governance wird das dominierende Thema sein – und das ist auch gut so. Warum? Weil wir 2026 den Punkt erreicht haben, an dem KI nicht mehr „ob“, sondern „wie“ diskutiert wird. Die Technologie ist da, Use Cases sind demonstriert, Pilotprojekte laufen. Aber kritische Fragen, wie wir z. B. KI-Systeme bewerten und zertifizieren oder wie wir Transparenz und Erklärbarkeit sichern oder wie wir mit Datenschutz und Datensouveränität umgehen, sind offen. Die EU-KI-Verordnung und die Integration von KI in ISO TC 224 und TC 268 sind erste Schritte – aber die konkrete Umsetzung in der Abwasserbranche fehlt noch. Ich erwarte, dass 2027 Praxisleitfäden, Zertifizierungsverfahren und Benchmark-Standards im Zentrum stehen werden.
3R: Prof. Dr. Bosseler, vielen Dank für das Gespräch.
Zur Person
Prof. Dr. Bert Bosseler ist Wissenschaftlicher Leiter des IKT – Institut für Unterirdische Infrastruktur in Gelsenkirchen. Der Bauingenieur beschäftigt sich seit vielen Jahren mit der Entwicklung und Bewertung von Technologien für Bau, Betrieb und Sanierung von Abwasserleitungen.
