Künstliche Intelligenz ermöglicht Frühwarnung vor Naturkatastrophen.

Künstliche Intelligenz (KI) hilft dabei, frühzeitig vor Naturkatastrophen wie Erdbeben, Überschwemmungen und Tsunamis zu warnen, indem sie Sensor- und Satellitendaten analysiert und die Ausbreitung simuliert. Dies trägt dazu bei, Menschen zu schützen und Schäden zu minimieren.

Einige KI-Technologien können helfen, frühe Anzeichen von Naturkatastrophen zu erkennen.

Angesichts der zunehmend heftigeren und unvorhersehbaren Naturkatastrophen, von Erdbeben, Tsunamis und Überschwemmungen bis hin zu Waldbränden und tropischen Stürmen, entwickelt sich die künstliche Intelligenz (KI) zu einem wichtigen Hilfsmittel, um frühzeitig Warnungen auszusprechen und Schäden zu minimieren.

Aus Daten lernen, Anomalien erkennen

Bevor eine Naturkatastrophe eintritt, sendet die Natur oft Frühwarnsignale aus, wie zum Beispiel kleine Erschütterungen vor einem großen Erdbeben, Veränderungen des Wasserstands vor einem Tsunami oder ungewöhnliche Wolkenformationen, die einen Supertaifun ankündigen.

Angesichts der stetig wachsenden Menge an meteorologischen, geologischen und satellitenbildlichen Daten usw. ist es für Menschen schwierig, diese rechtzeitig zu verarbeiten. Genau hier zeigt die KI ihre Stärke.

KI-basierte Katastrophenwarnsysteme nutzen zahlreiche fortschrittliche Technologien. Insbesondere maschinelles Lernen (ML) hilft bei der Erkennung von Anomalien in seismischen, hydrologischen und meteorologischen Daten, während Deep Learning die Analyse von Satellitenbildern und Wetterradar unterstützt, um automatisch Gewitterwolkenstrukturen zu identifizieren sowie Zugbahnen und Intensität zu berechnen.

Darüber hinaus ermöglicht die Echtzeit-Datenverarbeitungstechnologie von IoT-Geräten in Hochrisikogebieten die kontinuierliche Bereitstellung von Informationen über Vibrationen, Strömungen und Windgeschwindigkeiten.

KI-basierte Simulationssysteme sind auch in der Lage, die Ausbreitung von Tsunamis, das Ausmaß von Waldbränden oder Überschwemmungsgebieten vorherzusagen und so rechtzeitige Evakuierungs- und Rettungspläne zu unterstützen.

Insbesondere bei der Kombination von Fernerkundungstechnologie mit Satellitendaten wie Sentinel, Landsat oder Copernicus können KI-Modelle auch Veränderungen der Luftfeuchtigkeit, der Temperatur und der Vegetation erkennen – wichtige Faktoren zur Vorhersage des Risikos von Sturzfluten oder Waldbränden.

Wie hilft KI bei der Warnung vor Naturkatastrophen?

Zur Unterstützung der Wettervorhersage wurden verschiedene KI-Technologien entwickelt.

Weltweit haben viele Länder KI erfolgreich zur Warnung vor Naturkatastrophen eingesetzt. Insbesondere bei Erdbeben kann KI seismische P-Wellen (Primärwellen) analysieren und Warnungen nur Sekunden vor dem Eintreffen der zerstörerischen S-Welle ausgeben, wodurch die Zahl der Opfer minimiert wird.

Bei der Tsunami-Warnung werden Sensoren auf dem Meeresboden mit künstlicher Intelligenz kombiniert, um den Wasserstand zu überwachen, die Wellenausbreitung zu simulieren und das betroffene Gebiet zu bestimmen.

Bei Überschwemmungen nutzt die KI Niederschlagsdaten, Wasserstandssensoren und Satellitenbilder, um das Überschwemmungspotenzial und Risikogebiete vorherzusagen.

Im Bereich der Waldbrandprävention kann KI mithilfe von Satelliten ungewöhnliche Brandherde identifizieren und die Ausbreitungsrichtung des Feuers anhand von Wind-, Gelände- und Feuchtigkeitsbedingungen vorhersagen.

Bei Stürmen wird die Deep-Learning-Technologie eingesetzt, um Satellitenbilder von Wolken zu analysieren und so die Genauigkeit der Vorhersagen von Sturmbahn und -intensität zu verbessern.

Es wurden bereits zahlreiche praktische Projekte unter Einsatz von KI-Technologie realisiert.

Zahlreiche Praxisprojekte weltweit haben die bemerkenswerte Wirksamkeit von KI bei der Warnung vor Naturkatastrophen unter Beweis gestellt. So setzte beispielsweise Google AI in Indien und Bangladesch Hochwasserwarnsysteme ein und half damit Zehntausenden von Menschen, sich vor dem Anstieg des Wassers in Sicherheit zu bringen.

In Japan hat die japanische Wetterbehörde (JMA) KI eingesetzt, um seismische Wellen zu analysieren und frühzeitig Erdbebenwarnungen auszugeben, um Schäden zu minimieren.

Die NASA nutzt außerdem Deep-Learning-Technologien auf Basis von Satellitendaten, um Waldbrände und Überschwemmungsrisiken frühzeitig zu erkennen.

Fathom Global hat unterdessen durch die Kombination von KI und Fernerkundungstechnologie detaillierte Hochwasserkarten auf Straßenebene entwickelt und trägt so zur Verbesserung der Katastrophenvorsorge und der Reaktionsfähigkeit bei.

Die Herausforderungen

Experten zufolge mangelt es in einigen Regionen noch immer an hochwertigen Daten für das Training von KI-Modellen, was die Genauigkeit von Vorhersagen beeinträchtigt. Zudem sind die Netzwerkinfrastruktur und die Sensorik in vielen Entwicklungsländern unzureichend, um einen effektiven und synchronisierten Betrieb von KI-Warnsystemen zu gewährleisten.

Darüber hinaus kann das Risiko von Fehlalarmen zu Verwirrung in der Bevölkerung führen, wenn diese nicht ordnungsgemäß überprüft und angepasst werden.

Es wird jedoch erwartet, dass KI-gestützte Warnsysteme für Naturkatastrophen weiterhin stark an Bedeutung gewinnen werden, insbesondere in Kombination mit IoT- und 5G-Netzen, die eine extrem schnelle Datenübertragung ermöglichen. Mehrsprachige Warnsysteme über Mobiltelefone, Lautsprecher und soziale Netzwerke werden die Bevölkerung flexibler erreichen.

Darüber hinaus wird der grenzüberschreitende Datenaustausch dazu beitragen, dass die KI besser lernt und die Vorhersagegenauigkeit erhöht wird, insbesondere bei regionalen Katastrophen wie Tsunamis oder tropischen Stürmen.

Zurück zum Thema

PHAN HAI DANG

Quelle: https://tuoitre.vn/tri-tue-nhan-tao-canh-bao-som-thien-tai-20250707101247188.htm