Neuer Schutz mit KI: Menschen vor Waldbränden schützen

Im Jahr 2022 kam es in den Vereinigten Staaten häufig zu Waldbrandkatastrophen, und Naturkatastrophen sind in diesem Jahr zum kollektiven Gedächtnis der Menschen geworden.

Die schreckliche Anzahl und das Ausmaß der Waldbrände in diesem Sommer lassen die Menschen auch fragen: Werden Brände zur neuen Normalität werden? Welche Auswirkungen wird es auf die Gesundheit der Bewohner haben? Und welche Schritte sollten wir unternehmen, um potenzielle Brände in den kommenden Jahren zu minimieren?

Waldbrände mögen zufällig erscheinen, aber die Kombination aus Technologie und künstlicher Intelligenz (KI) hilft uns, ihre Ausbreitung vorherzusagen und den verheerenden Schaden zu begrenzen, den sie verursachen können.

Forscher der Stanford University haben kürzlich ein KI-Modell entwickelt, das gefährliche Partikelverschmutzung vorhersagen und die Ausbreitung sengender Brände im amerikanischen Westen verfolgen kann.

Anhand von Satellitendaten hat das Stanford-Team ein maschinelles Lernmodell trainiert, das PM2,5-Konzentrationen, die durch Waldbrandrauch in nicht überwachten Gebieten verursacht werden, genau vorhersagen kann.

Die Ergebnisse zeigen, dass in den letzten zehn Jahren die Zahl der Amerikaner, die Gesundheitsschäden durch PM2,5 aufgrund der direkten Exposition gegenüber Waldbrandrauch erleiden, um das 27-fache gestiegen ist.

Dr. Mike Flaxman, Produktmanager von HEAVY.AI, sagte, dass KI und maschinelles Lernen Forschern helfen, Luftqualitäts- und Wettermusterdaten zu „klären“ und mögliche Waldbrände viel schneller als zuvor vorherzusagen.

Er sagte im Interview: „Es besteht kein Zweifel daran, dass KI solche Probleme lösen kann, und wir können sie als tägliche Lösung nutzen. Schließlich ist es unmöglich, eine so große Menge an Berechnungen allein mit menschlicher Kraft durchzuführen.“

Er erwähnte, dass KI sofort Informationen durchsuchen kann, die dem Hundertfachen der von einer einzelnen Person an einem einzigen Tag angezeigten Datenmenge entsprechen, und schnell verdächtige Datenpunkte identifizieren kann, die einer weiteren Verfolgung wert sind.

Dr. Flaxman fügte hinzu, dass KI derzeit häufig zur Vorhersage der Luftqualität eingesetzt wird. Dank Tausender im Weltraum operierender Satelliten wachsen auch die verfügbaren Trainingsdatensätze sprunghaft.

KI hat in diesem Bereich ein enormes Anwendungspotenzial. Derzeit werden 80 bis 90 % aller von Unternehmen und Regierungen gesammelten Wetterdaten nicht korrekt analysiert.

„Früher wurde alle 14 Tage ein Satellitenbild erstellt, aber der anschließende Verarbeitungszyklus dauerte oft bis zu 6 Monate. Jetzt haben wir landesweit Informationen, die von Bodensensoren gesammelt wurden, und viele Einwohner haben sogar kleine Wetterberichte eingerichtet.“ Diese Sensoren befinden sich in der Überwachungsumgebung und können die Lücken in den Satellitendaten mit Bodendaten füllen.“

Ein solches Sensornetzwerk ist besonders wichtig für die Luftqualität Indikatoren oft „ungleichmäßig verteilt“ in verschiedenen Regionen.

„Die Luftqualität, die in der Nähe einer Autobahn lebt, ist definitiv völlig anders als in Zentral- oder Nordkalifornien. Wie gehen wir also mit einem Problem wie der Luftqualität mit extrem hoher Verteilungskomplexität um?“

Er erwähnte einige der Konsequenzen der Luftverschmutzung sind messbar, beispielsweise die Zahl der in örtlichen Krankenhäusern aufgenommenen Kinder.

Natürlich erfordert die Ansammlung und Belastung giftiger Luft eine längerfristige kontinuierliche Überwachung. Jon Kondo, CEO von

HAVY.AI, sagte, dass bei der Messung von Waldbränden die drei Hauptfaktoren Gelände, Wetter und Vegetation nicht ignoriert werden dürfen. In den letzten Jahren haben Satelliten große Fortschritte bei der Überwachung der Bodenfeuchtigkeit gemacht, was bedeutet, dass spätere Vorhersagen von Waldbrandausbrüchen immer weiter fortgeschritten sein werden.

Mit Blick auf die Zukunft glaubt Kondo, dass es Raum für Verbesserungen bei unseren lang- und kurzfristigen Waldbrandvorhersagen und der Reaktionsplanung gibt.

Er erklärte: „Wenn der Vorhersagezeitraum auf einige Monate verlängert werden kann, wird es viele weitere Schadensbegrenzungsmaßnahmen geben, einschließlich der Reduzierung des Treibstoffs und der Verstärkung der Ausrüstung. Darüber hinaus werden, selbst wenn bereits ein Brand aufgetreten ist, Personal und Ausrüstung vorpositioniert.“ „

Wir hatten ein schwieriges Jahr in Kalifornien, aber wir standen auch vor beispiellosen extremen Klimaherausforderungen.“ Aber auch durch die Kontaktaufnahme mit Gemeinden und Haushalten müssen wir angesichts der großen und hochdynamischen Datenströme schnell mehr Menschen mit präzisen Informationen versorgen. Dieses Ziel eines umfassenden Zugangs kann ohne die Unterstützung einer neuen Generation technologischer Tools nicht erreicht werden.“

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