An der Uni Kiel arbeiten Forschende seit mehreren Jahren an neuen Unterwasser-Schallsensoren, sogenannten Hydrophonen. Die Entwicklung liegt in den Händen des Lehrstuhls für Anorganische Funktionsmaterialien von Professor Eckhard Quandt und des Lehrstuhls für Digitale Signalverarbeitung und Systemtheorie von Professor Gerhard Schmidt. Am Ende geht es um eine ziemlich praktische Frage: Was passiert unter Wasser – und wie lässt es sich trotz Lärm, Bewegung und schlechter Sicht zuverlässig erkennen?

Die Hydrophone beruhen auf Dünnschichttechnologie. Viele kleine Sensorelemente aus sehr dünnen Materialschichten werden auf einem Träger angeordnet. Weil sich die Sensoren an verschiedenen Stellen anbringen lassen, entstehen gleichzeitig viele Messpunkte. Auf einem fahrenden Schiff können mehrere dieser Sensoren schiffseigene Störgeräusche besser erkennen und von den eigentlichen Wasserschallsignalen unterscheiden. Messungen werden dadurch auch bei höheren Fahrtgeschwindigkeiten möglich. Und die Technik passt sich nicht nur flachen Flächen an: Sie lässt sich auch auf gekrümmten Oberflächen montieren, etwa auf Unterwasserdrohnen.

Viele Ohren für Hafen und Meeresboden

Mit Künstlicher Intelligenz führen die Forschenden die Messdaten mehrerer Sensoren zusammen und werten die Signale für unterschiedliche Forschungsfragen aus. Ein Team um Schmidt und Quandt bereitet derzeit eine Ausgründung vor, um die Technologie in marktfähige Produkte zu überführen. Vorgesehen sind zivile ebenso wie sicherheits- und verteidigungsbezogene Anwendungen.

Für die Überwachung maritimer Infrastruktur arbeitet die CAU unter anderem mit TKMS ATLAS ELEKTRONIK, dem Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) sowie dem Port of Kiel zusammen. Im Hamburger Hafen untersuchen Kieler Forschende mit Hydrophonen, an welchen Stellen sich Schlick am Meeresboden absetzt. Das Ausbaggern ist teuer, zugleich nötig, damit Schiffe ausreichende Wassertiefen haben. Unter Wasser klingt das vermutlich wenig spektakulär – für den Hafenbetrieb ist es trotzdem eine ziemlich handfeste Sache.

In Sicherheits- und Verteidigungsaufgaben könnten die Sensoren unter anderem Seeminen und andere Unterwasserobjekte aufspüren. Gerade in Häfen mit vielen Hindernissen haben verteilte Sensoren einen Vorteil: Sie können Bereiche erfassen, die ein einzelnes System womöglich nicht erkennt. In einem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projekt erprobte die CAU solche Systeme unter realen Hafenbedingungen gemeinsam mit der Wehrtechnischen Dienststelle für Schiffe und Marinewaffen, Maritime Technologie und Forschung (WTD 71).

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KI als Sonar-Bediener

Wie stark Künstliche Intelligenz die Unterwasserüberwachung inzwischen prägt, zeigte Kongsberg auf der ONS 2026 in Stavanger. Dort stellte das Unternehmen das KI-gestützte Sonarsystem Aegir Subsea Situational Awareness (SSA) vor. Es soll Unterwasserbedrohungen erkennen, klassifizieren und verfolgen – mit möglichst wenig menschlichem Eingreifen. Ein virtueller, KI-basierter Sonar-Operator analysiert fortlaufend akustische Daten und liefert den Bedienern unmittelbar Lagebilder.

Aegir SSA lässt sich für bestimmte Missionen konfigurieren und mit Expertenwissen trainieren. Das erlernte Wissen bleibt während des Einsatzes erhalten. Ausgelegt ist das System für vier Plattformtypen: unbemannte Überwasserfahrzeuge (USVs), stationäre Plattformen, Bojen – darunter Fugros SEAWATCH – und größere maritime Infrastrukturen.

2026 wurde Aegir SSA im Oslofjord live auf einer SEAWATCH-Boje von Fugro demonstriert. Mit Ziel- und Bedrohungskatalogen kann das System trainiert werden. Unter anderem soll es Taucher, unbemannte Unterwasserfahrzeuge (UUVs) und weitere Objekte autonom identifizieren können. Das Training dauert pro Zieltyp bis zu zehn Minuten. Wie gut und wie schnell es funktioniert, hängt allerdings von der Vielfalt der Zielklassen sowie von der Qualität und Verfügbarkeit der Trainingsdaten ab.

Das Modell Aegir57 erreicht laut Artikel eine Erfassungsreichweite von 2.000 Metern bei einer Betriebsfrequenz von 57 kHz. Diese Auslegung soll auch in flachen Gewässern eine zuverlässige Detektion ermöglichen. Ganz ohne Stolpersteine geht es trotzdem nicht: Komplexe akustische Umgebungen und starke Störgeräusche können die Erkennungsgenauigkeit beeinträchtigen. Außerdem steht und fällt die Klassifikationsleistung mit hochwertigen, korrekt annotierten Trainingsdaten. Unvollständige oder fehlerhaft codierte Daten können den Nutzen deutlich reduzieren. Aegir SSA kann autonom oder mit minimalem menschlichem Eingreifen betrieben werden.

Vom Schall zur Sicht

Die Kieler Hydrophone sind Teil eines größeren technologischen Feldes, in dem nicht nur Geräusche, sondern auch Bilder und Umgebungsdaten eine Rolle spielen. Die Sensorik-Gruppe des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) erforscht und entwickelt optische Fernmessmethoden und Sensorsysteme, um die Sicht zu verbessern, Lagebilder zu erzeugen und den Schutzstatus maritimer Infrastrukturen besser zu beschreiben.

Die Arbeit verteilt sich auf drei Bereiche: die Entwicklung aktiver optischer Sensorik und Instrumente, die Simulation von Sensorsystemen und Messmethoden sowie die Erforschung neuartiger Messmethoden und Lösungen zur Sichtverbesserung. Eingesetzt werden solche Systeme unter Wasser, an Land und auf See sowie auf Drohnen und Hubschraubern.

Im abgeschlossenen Projekt TRAGVIS entstand für Schiffe ein Gated-Viewing-Instrument für den nahen Infrarotbereich. Eine gepulste Lichtquelle wird dabei mit einer Kamera synchronisiert. So sind entfernungsabhängige, gezielte Beleuchtungen in den Aufnahmen möglich; zugleich wird atmosphärische Rückstreuung unterdrückt, was den Bildkontrast verbessert. Entwickelt wurde das System insbesondere für schlechte Sicht, etwa bei Nacht und Nebel, gemeinsam mit der Seenotrettung. Ein erster Demonstrator wurde im Dezember 2022 erfolgreich auf See erprobt.

Weitere mögliche Anwendungen von TRAGVIS sind visuelle Aufklärung und Überwachung. Das System kann auch auf Plattformen wie Hubschraubern eingesetzt werden, die Hardware wird dafür modular weiterentwickelt. Im Projekt HEDELA wird der Einsatz und das Verhalten des TRAGVIS-Sensors von einem Hubschrauber aus in einer computergenerierten 3D-Welt simuliert. HEDELA steht für Helicopter Deck Landing Assistance. Im Projekt HUMAN wird untersucht, welchen Nutzen diese Konfiguration in einem Havarie-Szenario hat; die Sensorinformationen werden dafür in die AR-Brille eines Hubschrauberpiloten integriert.

Unterwasserbilder, Modelle und neue Plattformen

Eine vergleichbare Messmethode wird im Unterwasserbereich unter dem Namen SUBVIS entwickelt. Sie soll bei Inspektionen und bei der Überwachung kritischer Infrastrukturen am Meeresboden helfen. Auch die Detektion und Untersuchung von Altmunition gehört zu den möglichen Anwendungen.

Physikalische Simulationen und Modelle helfen dabei, Messmethoden und Sensorsysteme besser zu verstehen, Hardware weiterzuentwickeln und zu verbessern, Einsatzmöglichkeiten in anderen Umgebungen oder von anderen Plattformen abzuschätzen und den nötigen Weiterentwicklungsbedarf zu bestimmen. Zur Validierung der Sensorentwicklungen und als Grundlage für physikalische Simulationen werden Umweltparameter gemessen – unter anderem mit einer Sensorplattform auf dem Institutsdach.

Neue physikalische Messmethoden, Technologien und Konzepte zur Sichtverbesserung werden in Laborexperimenten, Feldversuchen und computergestützten Modellrechnungen untersucht. Ein Forschungsthema ist die Erfassung der lokalen Neigung der Wasseroberfläche mit Polarisationskameras. Außerdem prüfen die Forschenden neu auf dem Markt verfügbare Technologien auf ihr Potenzial zur Sichtverbesserung, darunter Kameras für Einzelphotonennachweise, neuartige LEDs und Laserdioden. Geeignete Technologien fließen in bestehende und zukünftige Hardwareentwicklungen ein.

In Zusammenarbeit mit Institutsgruppen und externen Partnern werden Sensor-Neu- und Weiterentwicklungen mit Objekterkennung kombiniert. Ein Anwendungsbereich ist die Unterstützung der autonomen Navigation auf See. Zu den aktuellen Projekten gehören SUBVIS: SUBsea VISion for inspection tasks, MAI: Modular Active Imaging, HUMAN: Hubschraubereinsätze im Rahmen der maritimen Notfallvorsorge, REMAP: Rapid Environmental Monitoring via Airborne optical Platforms, MUM: Large Modifiable Underwater Mothership, SWIR: Tragbares aktives Short-Wavelength InfraRed-Kamerasystem und