Es klingt in Zeiten der Digitalisierung wie aus der Zeit gefallen: Aber um herauszufinden, welche Pollen in der Luft vorhanden beziehungsweise in den nächsten Tagen die Schleimhäute von Allergikern reizen werden, ist nach wie vor viel Hand- und Kopfarbeit notwendig. Die verwendeten Pollenmessnetze saugen mithilfe eines Motors eine gewisse Menge Luft pro Minute an. Diese trifft hinter dem Ansaugschlitz auf eine Trommel, die mit einem Kunststofffilm versehen ist, auf dem die in der Luft enthaltenen Mikropartikel kleben bleiben.
Dann beginnt für Pollenexperten die Arbeit: Der nach Tagesabschnitten eingeteilte Streifen wird unter 400-facher Vergrößerung auf Pollen und Sporen untersucht. Spezialisten können die von verschiedenen Pflanzen stammenden Körner unterscheiden und zählen jedes einzelne Mikropartikel. Das können einige Tausend sein. Eine zeitaufwendige Auswertung.
Inspiriert von moderner Staubsaugertechnologie hat ein Team rund um Olga Saukh am Institut für Technische Informatik an der Technischen Universität Graz jetzt einen Prototyp eines Messsensors entwickelt, der den gesamten Prozess automatisiert – vom Einfangen der Pollen über einen Partikelkonzentrator und ein digitales Durchlichtmikroskop bis zur Analyse. Bis zu 100 mikroskopische Bilder können in 30 Sekunden hochgeladen werden. Die Identifizierung und Klassifizierung der Pollenkörner übernimmt eine Software, die die Bilder in kleinste Bestandteile auflöst und nach Mustern in den gewonnenen Daten sucht. Das System optimiert sich mithilfe von selbstlernenden Algorithmen.