Zuletzt aktualisiert am
Künstliche Intelligenz
Universität Bayreuth: Waldbrände mit künstlicher Intelligenz bekämpfen
von bt-Redaktion
Die Universität Bayreuth beteiligt sich an der Forschung, um mit künstlicher Intelligenz Waldbrandgefahren frühzeitig zu erkennen und Brände effektiv zu bekämpfen.
Die Universität Bayreuth beteiligt sich an einem Verbundforschungsprojekt „KI-basierte Waldüberwachung – Künstliche Intelligenz zur Früh-Detektion von Waldbrand-Ereignissen (KIWA)“, das vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) mit rund 1,8 Millionen Euro für die nächsten zwei Jahre gefördert wird.
Waldbrände verhindern oder schnell bekämpfen
Das KIWA-Verbundprojekt kombiniert Technologien wie künstliche Intelligenz, Drohnen und Entscheidungsunterstützungssysteme, um potenzielle Waldbrandrisiken zu erkennen und frühzeitig Präventivmaßnahmen ergreifen zu können. Aktuelle Lagebeurteilungen und Vorhersagen ermöglichen den Feuerwehren und dem Katastrophenschutz eine schnelle und effektive Einsatzplanung im Brandfall.
So tragen die Projektergebnisse dazu bei, die hohen Kosten zu reduzieren, die jedes Jahr durch Waldbrände entstehen. KIWA verfolgt ein klimapolitisches Ziel: Die Verhinderung oder schnelle Bekämpfung von Waldbränden trägt dazu bei, die Funktion des Waldes als CO₂-Speicher zu erhalten und brandbedingte CO₂-Emissionen zu reduzieren.
Nach Angaben der Universität Bayreuth schätzen aktuelle Studien, dass Waldbrände für etwa fünf bis zehn Prozent der weltweiten CO₂-Emissionen verantwortlich sind. Die Weltorganisation für Meteorologie (WMO) berichtete auf dem Weltwirtschaftsforum 2023 in Davos, dass die durchschnittlichen jährlichen Kosten von Waldbränden stark angestiegen sind und mittlerweile 50 Milliarden Dollar übersteigen. Mehr als 6.400 Megatonnen CO₂ wurden allein im Jahr 2021 durch Waldbrände in die Atmosphäre freigesetzt, und bis 2050 wird eine enorme Zunahme extremer Brände weltweit erwartet. Lesen Sie auch: Viele offene Diskussionen über die Rolle von ChatGPT in unserer Gesellschaft sind ausgelöst worden.
Projektziele und Methoden
Prof. Dr. Carl Beierkuhnlein und Prof. Dr. Anke Jentsch von der Universität Bayreuth werden in der Biogeographie und Störungsökologie mitwirken. Die anwendungsbezogenen Arbeiten basieren daher auf den neuesten Erkenntnissen über die ökologischen, klimatischen und agroforstlichen Zusammenhänge. „Von zentraler Bedeutung für unsere Arbeiten wird die Gewinnung und Analyse von Bilddaten sein, damit Gebiete, die durch Wald- und Flächenbrände gefährdet sind, identifiziert und überwacht werden können. Drohnen – wir bezeichnen sie in der Forschung als Unmanned Aerial Systems – und Satelliten werden Fernerkundungsdaten sammeln und die Kartierungen unterstützen“, sagt Beierkuhnlein und fügt hinzu: „Schon heute ist klar, dass sich die bisher üblichen Muster von Wald- und Flächenbränden unter dem Einfluss des Klimawandels erheblich verändern, sodass herkömmliche Methoden der Risikobewertung künftig weniger effektiv sind. Umso wichtiger ist es, neueste digitale Technologien verstärkt auch in diesem Bereich zu nutzen.“
Künstliche Intelligenz wird eine wichtige Rolle bei der Analyse der von Drohnen und Satelliten übermittelten Daten spielen, um Muster und Trends zu erkennen, die auf ein Brandrisiko oder ein mögliches Brandereignis hinweisen. Die in Echtzeit ausgewerteten Daten werden direkt an alle für die Brandverhütung oder -bekämpfung zuständigen Institutionen wie örtliche Feuerwehren und Katastrophenstäbe übermittelt. Die Verknüpfung mit aktuellen Wetter- und Klimadaten ermöglicht die richtige Einschätzung der jeweiligen Situation, um Gegenmaßnahmen ergreifen zu können. Entscheidungshilfesysteme können die Risikobewertung und die Ermittlung wirksamer Maßnahmen beschleunigen.
Beteiligte Institutionen
Zusammen mit der Universität Bayreuth arbeiten die folgenden Einrichtungen im Projekt KIWA mit: die [ui!] Urban Mobility Innovations in Zusammenarbeit mit der Quantum-Systems GmbH, die Technische Hochschule Deggendorf sowie die Staatliche Feuerwehrschule Würzburg als assoziierter Partner. Konsortialführer ist die Urban Mobility Innovations (B2M Software GmbH).
