Anwendung künstlicher Intelligenz in der Waldbranderkennung und Frühwarnung

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zur Waldbranderkennung und Frühwarnung wird weltweit weiterentwickelt, da der Klimawandel das Waldbrandrisiko in Ländern auf der ganzen Welt dramatisch erhöht.

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

[caption id="attachment_428056" align="aligncenter" width="768"] Der Klimawandel führt weltweit zu mehr Waldbränden. Foto: iStock[/caption]

„Unsere Aufgabe besteht darin, die Brände auf etwa einen Viertel Hektar zu beschränken. Mithilfe von KI-Kameras können wir schneller zu den Bränden gelangen und sie 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 in San Diego, mussten vor fünf bis sechs Jahren Flugzeuge oder ganze Einsatzkräfte losgeschickt werden, um Brände zu erkennen. Heute können wir Brände einfach durch das Einschalten einer Kamera erkennen. Sie zeigt an, ob der Rauch weit entfernt ist oder ob es dunkel ist. So können wir das Ausmaß des Feuers einschätzen und es schnell löschen, ohne den Notruf wählen zu müssen.

Die Tech-Site Alert California hat enthüllt, wie diese KI funktioniert. Sie erklärt, dass sie LiDAR-Scans von Flugzeugen und Drohnen verwendet, um „ähnlich genaue, dreidimensionale Informationen über gescannte Oberflächen“ zu erstellen.

Kombiniert man dies mit den physikalischen Eigenschaften der Bäume, kann man mehr über die Biomasse und den Kohlenstoffgehalt der kalifornischen Wälder erfahren. Die kalifornische Feuerwehr sagt, das maschinelle Lernmodell habe Petabytes an Kameradaten verwendet, um zwischen Rauch und anderen in der Luft befindlichen Partikeln zu unterscheiden.

Auf der Jahrestagung des Weltwirtschaftsforums (WEF) im Januar 2023 wurde ein Bericht mit dem Titel „Die nächste Grenze im Kampf gegen Waldbrände: FireAId-Pilotprojekt und Skalierung“ veröffentlicht. Dem Bericht zufolge 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 im westlichen Mittelmeerraum der Türkei umgesetzt. Die Region wurde Berichten zufolge ausgewählt, weil sich dort zwischen 2010 und 2021 ein Viertel der Waldbrände des Landes ereignete und 75 % der gesamten in diesem Zeitraum verbrannten Fläche ausmachte. Zwischen Juli und August 2021 erlebte die Türkei einige ihrer schlimmsten Waldbrände, bei denen insgesamt 139.503 Hektar verbrannten.

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

Laut Weforum liegt die Genauigkeit der Waldbrandvorhersage 24 Stunden im Voraus dank der erfolgreichen Anwendung in der Türkei bei bis zu 80 %. Die Informationen helfen den Behörden, sich vorzubereiten und proaktiv zu reagieren. Der Erfolg des Pilotprogramms zeigt, wie effektiv KI Verwaltungsbehörden unterstützt, Menschen rettet, Eigentum schützt, die Umwelt schont und Waldbrandschäden deutlich reduziert.

[caption id="attachment_428070" align="aligncenter" width="768"] Waldbrandbeobachter der University of California (USA) beobachten im Juli 2023 einen Brand im Topanga Canyon, 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 an Artenvielfalt, Kohlendioxidemissionen und finanziellen Verlusten geführt.

Statistiken des WEF zeigen, dass die durchschnittlichen jährlichen Kosten von Waldbränden weltweit bei etwa 50 Milliarden Dollar liegen, während im Jahr 2021 durch die weltweiten Waldbrände etwa 6.450 Megatonnen CO2 in die Atmosphäre freigesetzt wurden.

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

KI-gestützte Waldbranderkennungssysteme nutzen verschiedene Sensoren wie Kameras, Satelliten und Drohnen, um Brände in Echtzeit zu erkennen und so frühzeitig reagieren und rechtzeitig handeln zu können. Diese Systeme haben sich als effektiv, kostengünstig und präzise bei der Branderkennung erwiesen und minimieren die Auswirkungen von Waldbränden auf die Umwelt und die lokale Bevölkerung.

Minh Thai