Für Kläranlagenbetreiber wird es zusehends schwerer, ihre hohe gesetzlich geforderten Reinigungsleistungen vor dem Hintergrund zunehmender klimabedingter Schwankungen einzuhalten. Insbesondere Blähschlammbildung infolge filamentöser Bakterien stellt ein Risiko für Anlagenbetreiber dar, welchem bisher nur durch hohen Energie- oder Chemikalieneinsatz begegnet wurde. DeepEcoWaterclean verknüpft Mikroskopiebilddaten mit 16S-rDNA-Sequenzierdaten, um KI-gestützte Bilderkennungsalgorithmen zur automatisierten Erkennung mikrobiologischer Zustände in Belebtschlamm zu trainieren. Der entwickelte Ansatz kombiniert Convolutional Neural Networks mit klassischer pixelbasierter Bilderkennung und erlaubt die Extraktion zentraler Strukturparameter (u. a. Filamentanzahl, Flockengröße, Filamentkonzentration) aus Phasenkontrastaufnahmen bei vergleichsweise kleinen Datensätzen, ohne künstliches Daten-Bootstrapping. In Verbindung mit Mikrobiom- und Betriebsdaten (Beta-Diversität, physikochemische Kenngrößen) werden Betriebszustände geclustert und problematische Veränderungen frühzeitig erkannt, sodass langanhaltende Drifts in der mikrobiellen Zusammensetzung von kurzfristigen, detergenzieninduzierten Blähschlammereignissen unterschieden werden können. Ein Dashboard stellt die Analyseergebnisse in Echtzeit bereit und unterstützt Betreiber bei der gezielten, ressourceneffizienten Steuerung von Belüftung und Fällmittelzugabe, wodurch Kosten, Energieverbrauch und Umweltrisiken reduziert werden.