Anwendung künstlicher Intelligenz zur Erkennung und Frühwarnung vor Waldbränden

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Erkennung und Frühwarnung vor Waldbränden wird weltweit weiterentwickelt, da der Klimawandel das Risiko von Waldbränden in Ländern auf der ganzen Welt dramatisch erhöht.

Die kalifornische Feuerwehr (USA) setzt seit Kurzem KI ein, um Waldbrände frühzeitig zu erkennen und zu bekämpfen. Das Programm heißt ALERTCalifornia. Ziel des Programms ist es, Brände mithilfe von KI-Technologie früher zu erkennen und Fehlalarme zu reduzieren. Die von Ingenieuren der University of California San Diego entwickelte Plattform nutzt 1.036 bereits vorhandene Kameras, die von Regierungsbehörden und Energieversorgungsunternehmen im gesamten Bundesstaat installiert wurden.

[caption id="attachment_428056" align="aligncenter" width="768"] Der Klimawandel verstärkt weltweit Waldbrände. Foto: iStock[/caption]

„Unsere Aufgabe ist es, Brände auf eine Fläche von maximal 1,5 Hektar zu begrenzen. Mithilfe von KI-Kameras können wir die Brände schneller erreichen und unter Kontrolle bringen“, sagte Suzann Leininger, Spezialistin für künstliche Intelligenz bei der kalifornischen Feuerwehr.

Laut Professor Neal Driscol, Geologie- und Physikstudent an der University of California San Diego, musste man vor fünf bis sechs Jahren zur Brandbekämpfung Flugzeuge oder ganze Einsatzkräfte entsenden. Heute reichen Kameras aus, um Brände zu erkennen. Sie zeigen, ob der Rauch weit entfernt ist, ob es dunkel ist oder nicht. Diese Informationen helfen, die Ausbreitung des Feuers einzuschätzen und es schnell zu löschen, ohne die Feuerwehr rufen zu müssen.

Das Technologieportal Alert California hat enthüllt, wie diese KI funktioniert. Sie verwendet LiDAR-Scans, die von Flugzeugen und Drohnen aus aufgenommen werden, um „die gleichen präzisen dreidimensionalen Informationen über die gescannten Oberflächen“ zu erzeugen.

Die Kombination dieser Daten mit den physikalischen Eigenschaften der Bäume ermöglicht es, mehr über die Biomasse und den Kohlenstoffgehalt der kalifornischen Wälder zu erfahren. Laut dem kalifornischen Feuerwehrdepartment nutzte das maschinelle Lernmodell Petabytes an Kameradaten, um zwischen Rauch und anderen Partikeln in der Luft zu unterscheiden.

Auf der Jahrestagung des Weltwirtschaftsforums (WEF) im Januar 2023 wurde ein Bericht mit dem Titel „Die nächste Herausforderung im Kampf gegen Waldbrände: FireAId-Pilotprojekt und Skalierung“ veröffentlicht. Laut diesem Bericht wurde die FireAId-Initiative, die künstliche Intelligenz zur effektiven Bekämpfung von Waldbränden einsetzt, seit ihrem Start durch das WEF im Januar 2022 erfolgreich getestet.

Das Projekt wird in der südlichen Ägäis- und der westlichen Mittelmeerregion der Türkei umgesetzt. Die Region wurde Berichten zufolge ausgewählt, weil dort zwischen 2010 und 2021 ein Viertel der Waldbrände des Landes auftrat und 75 % der gesamten in diesem Zeitraum verbrannten Fläche ausmachte. Zwischen Juli und August 2021 erlebte die Türkei einige ihrer verheerendsten Waldbrände, bei denen insgesamt 139.503 Hektar Land zerstört wurden.

Hier nutzten Wissenschaftler statische und meteorologische Daten, um Gebiete zu kartieren, in denen Brände entstehen könnten, die Intensität vorherzusagen und die für eine effektive Reaktion notwendige Logistik zu planen.

Laut Weforum liegt die Genauigkeit der Waldbrandvorhersage 24 Stunden im Voraus dank des erfolgreichen Einsatzes in der Türkei bei bis zu 80 %. Die Informationen helfen den Behörden, sich vorzubereiten und proaktiv zu reagieren. Der Erfolg des Pilotprojekts zeigt, wie effektiv KI die Einsatzkräfte bei der Unterstützung von Behörden und der Rettung von Menschen, dem Schutz von Eigentum und der Umwelt sowie der deutlichen Reduzierung von Waldbrandschäden sein kann.

[caption id="attachment_428070" align="aligncenter" width="768"] Waldbrandbeobachter der University of California (USA) überwachen im Juli 2023 einen Brand im Topanga Canyon bei Los Angeles. Foto: New York Times[/caption]

Der Klimawandel hat in den letzten Jahren die Schwere und Häufigkeit von Waldbränden erhöht und weltweit zu einem beispiellosen Verlust der Artenvielfalt, Kohlendioxidemissionen und finanziellen Einbußen geführt.

Laut WEF-Statistiken belaufen sich die durchschnittlichen jährlichen Kosten von Waldbränden weltweit auf etwa 50 Milliarden US-Dollar, während im Jahr 2021 durch weltweite Waldbrände etwa 6.450 Megatonnen CO2 in die Atmosphäre freigesetzt wurden.

Die Weltorganisation für Meteorologie prognostiziert unterdessen, dass die Häufigkeit extremer Waldbrände weltweit bis 2050 um 30 % zunehmen und sich bis zum Ende dieses Jahrhunderts verdoppeln wird.

KI-gestützte Waldbrand-Erkennungssysteme nutzen verschiedene Sensoren wie Kameras, Satelliten und Drohnen, um Brände in Echtzeit zu erkennen und so ein frühzeitiges Eingreifen zu ermöglichen. Diese Systeme sind nachweislich effizient, kostengünstig und präzise bei der Branderkennung und minimieren dadurch die Auswirkungen von Waldbränden auf die Umwelt und die lokale Bevölkerung.

Minh Thai