«Es liegt an uns, einen Unterschied zu machen»
Der 17-jährige Ritik Singhal wurde von «Schweizer Jugend forscht» ausgezeichnet: Der Reinacher hat Computermodelle erarbeitet, die in präziser Auflösung die Abholzung im Kongobecken vorhersagen.
«Der Klimawandel ist die grösste Bedrohung unserer Zeit. Da will ich nicht einfach zu Hause rumsitzen, sondern meinen Beitrag dazu leisten. Es liegt an uns, einen Unterschied zu machen», meint Ritik Singhal bedeutungsvoll über die Motivation hinter seinem Projekt. Geboren wurde er 2007 in den USA, wo er seine ersten Lebensjahre verbrachte. Aufgrund des Jobs seines Vaters kam er 2013 mit seiner Familie in die Schweiz, wo er seither die International School Basel (ISB) in Reinach besucht. Seine Interessen sind vielseitig: von Fussball und Basketball über Karate bis hin zur Querflöte. Seine grosse Leidenschaft gilt jedoch den Umweltwissenschaften und der Chemie. Nach seinem Abschluss an der ISB im nächsten Jahr möchte er auch ein Studium in einer dieser Fachrichtungen beginnen – dafür wird es ihn wohl wieder zurück in die USA ziehen.
Singhal erzählt, dass ihn die vermehrten Klimaproteste inspiriert und dazu bewegt hätten, sich auch in seiner Freizeit intensiver mit diesen Themen zu beschäftigen. Über einen Online-Kurs eignete er sich während der Coronapandemie ein Verständnis und Know-how für das Programmieren an. Seine Faszination galt vor allem dem Machine Learning, einem Teilbereich der künstlichen Intelligenz – also dem Trainieren von Computermodellen mit Daten, die selbst lernen und sich verbessern können. Mit seinem Interesse an Umweltwissenschaften und Klimawandel war das Projektthema schnell gefunden. Der deutsche Titel seiner englischsprachigen Arbeit lautet: «Gefaltete neuronale Netzwerke als Methode zur Vorhersage räumlicher und zeitlicher Muster der kongolesischen Abholzung».
100 Gigabyte Datenmenge
«Viele der bestehenden Modelle konzentrieren sich auf den Amazonas-Regenwald, aber das Kongobecken ist die zweitgrösste Region, die von Abholzung betroffen ist. Diese wird in der Forschung aber weitestgehend vernachlässigt», erklärt Singhal. Zudem seien für die bestehenden Vorhersagemodelle auch sogenannte lokale Indikatoren nötig, zum Beispiel der Standort von Eisenminen, welche die Abholzungsprognose beeinflussen. Solche Daten seien für viele ärmere Weltregionen gar nicht verfügbar, weswegen sich Singhal ausschliesslich auf öffentlich zugängliche Satelliten- und Landschaftsdaten beschränkte.
Für die Auswertung einer solchen Datenmenge von rund 100 Gigabyte reicht die Leistung eines normalen Computers nicht aus, sodass Singhal über Google und Amazon zusätzliche Rechenpower mieten musste. Damit trainierte er seine Modelle mit den Daten aus den Jahren 2000 bis 2019, um sie dann auf den Zeitraum von 2020 bis 2022 anzuwenden. Mit grossem Erfolg: Während die Resultate der bestehenden Modelle eine Pixelgrösse von rund 1,5 Kilometer mal 1,5 Kilometer ausspuckten, lieferten seine Modelle eine Auflösung von 100 Meter mal 100 Meter – eine Verbesserung um den Faktor 225.
Hilfe für Organisationen
Weil die Modelle zudem nur öffentliche Satellitenmodelle verwenden, liessen sie sich auch leicht auf andere Regionen adaptieren. Die Resultate könnten so vor allem für Organisationen hilfreich sein, die damit punktueller und effizienter gegen die Abholzung vorgehen könnten, erklärt er.
Neben seiner Prämierung steht für Singhal in den nächsten Wochen bereits das nächste Highlight an: «Ich darf mein Projekt dem UN-Umweltprogramm vorstellen – mal sehen, was sich daraus ergibt», meint er voller Vorfreude.
Die Stiftung «Schweizer Jugend forscht» prämiert jedes Jahr die besten Arbeiten von Jungforscherinnen und Jungforschern in der Schweiz – drei davon stammen aus der Region. Das erste Porträt kann im Wochenblatt vom 10. Mai nachgelesen werden. Die dritte Preisträgerin wird in einer kommenden Ausgabe vorgestellt.
