KI im Naturkatastrophenmanagement

Einsatz von KI bei der Katastrophenvorhersage für proaktives Risikomanagement

KI-Katastrophenvorhersage- und -früherkennungssysteme können dazu beitragen, die durch Naturkatastrophen verursachten Schäden zu verringern. Mit diesen Systemen können Anwohner/innen und Ersthelfer/innen frühzeitig gewarnt werden, um die Auswirkungen der Katastrophe abzumildern. KI-Tools können riesige Datenmengen durchforsten und genaue Vorhersagen treffen, um Naturkatastrophen wie Wirbelstürme und Waldbrände vorherzusehen, bevor sie eintreten.

KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Computer Vision nutzen tiefe neuronale Netze, um große Datensätze aus verschiedenen Quellen wie Satellitenbildern, Wetterdaten und historischen Aufzeichnungen zu analysieren. Diese Netzwerke bestehen aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die Muster und Anomalien erkennen können, die auf eine mögliche Katastrophe hindeuten. Durch die Verarbeitung und Analyse riesiger Datenmengen mit Hilfe von Tools wie Big Data Analytics können KI-Modelle trainiert werden, um Frühwarnsysteme zu entwickeln und die Auswirkungen von Naturkatastrophen zu verringern.

KI kann zum Beispiel zur Vorhersage von Erdbeben-Nachbeben eingesetzt werden, indem seismische Daten verarbeitet werden. Google und Harvard haben ein KI-System entwickelt, das Daten von 131.000 Erdbeben und Nachbeben analysiert hat. Bei einem Test mit 30.000 Erdbeben zeigte dieses KI-System eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage von Nachbeben im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. In dem unten gezeigten Beispiel einer Nachbebenvorhersage sind die Regionen, für die Nachbeben vorhergesagt werden, rot markiert. Die schwarzen Punkte sind die Orte der beobachteten Nachbeben, und die gelbe Linie zeigt die Verwerfungen, die während des Hauptbebens zerbrochen sind.

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KI-gestützte Systeme für die Katastrophenvorsorge

Sobald eine Katastrophe vorhergesagt wird, ist der nächste Schritt im Katastrophenmanagement die Vorbereitung. Menschliche und wirtschaftliche Verluste können durch KI-Systeme verhindert werden, die zeitnahe und genaue Informationen über die Risiken einer Katastrophe liefern. Diese Erkenntnisse helfen den Behörden, auf Notfälle vorbereitet zu sein und schnell zu handeln, um Leben zu retten. Landwirte, Fischer und Förster gehören beispielsweise zu den am stärksten gefährdeten Bevölkerungsgruppen, wenn es um Naturkatastrophen geht, und KI-Lösungen können diesen Gemeinschaften helfen, Verluste zu vermeiden. 

Bildverarbeitungs- und Bildanalyselösungen können auch helfen, Wettermuster zu überwachen und zu verfolgen, indem sie Satellitenbilder in Echtzeit verarbeiten. Durch die Überwachung des Verlaufs solcher Katastrophen (wie z. B. Wirbelstürme) können Gebiete, die davon betroffen sein könnten, besser darauf vorbereitet werden. Die NASA hat zum Beispiel Cloud Computing und Deep Learning-Techniken auf Satellitenfotos angewendet, um Hurrikane wie Harvey und Florence zu verfolgen. Ihr System übertraf die Standardmethoden um das Sechsfache und ermöglichte es, den Hurrikan stündlich zu verfolgen, statt wie bei herkömmlichen Methoden alle sechs Stunden.

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KI in der Katastrophenhilfe: Verbesserte Echtzeitdaten für Rettungskräfte

Eine weitere wichtige Anwendung von KI im Katastrophenmanagement ist die Unterstützung von Einsatzkräften. KI-Systeme können den Katastrophenschutzteams wertvolle Echtzeitdaten zur Verfügung stellen, z. B. zur Schadensbeurteilung und zum Aufspüren von Menschen in Not, und ihnen helfen, die Hilfsressourcen effizienter einzusetzen. Sie können auch dazu beitragen, die Hilfe für die Menschen in den betroffenen Gebieten zu beschleunigen und die Entscheidungen und Handlungen der Helferinnen und Helfer an vorderster Front zu verbessern.

Bei einer Naturkatastrophe zum Beispiel werden die Notrufzentralen (wie 911) mit Notrufen überflutet. Die Einsatzkräfte könnten wichtige Details übersehen, wenn alle Anrufe an menschliche Mitarbeiter/innen weitergeleitet werden. KI kann eingesetzt werden, um große Mengen an Anrufen und Nachrichten in Rekordzeit zu bewältigen und mehrere Funktionen wie Sprache-zu-Text und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) auszuführen. Solche Funktionen können den Kontext hinter jedem Notruf extrahieren, um genaue Informationen über die Art des Notfalls und den Standort des Anrufers zu erhalten.

Diese Erkenntnisse verkürzen die Anrufzeiten und beschleunigen die Reaktion auf Notfälle. Das gleiche System kann mit Hilfe von KI-Tools wie Computer Vision und NLP auch auf Social Media-Plattformen angewendet werden.

Wie können soziale Medienplattformen bei der Katastrophenhilfe helfen? Während einer Naturkatastrophe können soziale Medienplattformen wichtige Informationen enthalten, die unmittelbar nach der Katastrophe genutzt werden können. Zum Beispiel können Text-, Audio-, Bild- und Videoinformationen von den Menschen im betroffenen Gebiet in den sozialen Medien gepostet werden. Es ist nicht einfach, all diese Informationen manuell zu verwalten und zu verarbeiten, vor allem, wenn jede Sekunde entscheidend ist. Tools wie die AIDR (Artificial Intelligence Digital Response)-Plattform können dazu beitragen, Reaktionszeiten zu verkürzen, indem sie Posts in sozialen Medien automatisch verarbeiten. Die Plattform analysiert Texte und Bilder aus Tweets (oder anderen Social Media Plattformen), um relevante humanitäre Informationen zu erhalten. Katastrophenschutzorganisationen können die gewonnenen Echtzeitdaten nutzen, um ihre Maßnahmen zu koordinieren und die Effizienz ihrer Arbeit zu verbessern.

KI-Innovationen können auch Rettungsteams direkt an der Front unterstützen. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können mit Hilfe von Satellitenbildern und Methoden wie der semantischen Segmentierung, die jedes Pixel eines Bildes in bestimmte Kategorien einteilt, helfen, die Schäden in den betroffenen Gebieten zu beurteilen. Nach dem Erdbeben in der Türkei nutzte das US-Verteidigungsministerium beispielsweise die semantische Segmentierung und Satellitenbilder, um den Schweregrad der Infrastruktur- und Gebäudeschäden in den Katastrophengebieten viel schneller zu erkennen und zu kategorisieren als mit herkömmlichen Erkennungsmethoden. Mit diesen Methoden beschleunigten sie den Prozess auf Stunden oder Minuten, und die Leitstelle und die Rettungsteams konnten in den betroffenen Gebieten schneller auf die Schäden reagieren.

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KI für den Wiederaufbau nach Naturkatastrophen durch die Bereitstellung von psychologischer Unterstützung

Die Wiederaufbauphase nach einer Naturkatastrophe zielt darauf ab, Gemeinschaften wieder aufzubauen und sie zu stärken. Eine der besten Möglichkeiten, dies zu erreichen, ist die psychische Unterstützung der Menschen in den betroffenen Gebieten. Überlebende können nach einer solchen Katastrophe unter psychischen Problemen wie posttraumatischer Belastungsstörung (PTBS) leiden. Die Rate der PTBS nach einer Katastrophe kann bis zu 40 % betragen. KI-Tools können den betroffenen Menschen helfen. Omdena zum Beispiel ist ein Unternehmen, das mithilfe von KI-Chatbots Unterstützung bei psychischen Problemen anbietet.

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KI kann auch bei der Erforschung und Unterstützung der psychischen Gesundheit helfen. Mit Hilfe von KI-Systemen lassen sich psychische Probleme durch die Analyse elektronischer Gesundheitsdaten mit der gleichen Genauigkeit vorhersagen wie bei menschlichen Experten. Forscherinnen und Forscher haben zum Beispiel KI eingesetzt , um Daten aus sozialen Medien zu analysieren und das Stressniveau junger Erwachsener nach einem Trauma zu bestimmen. Ihren Studien zufolge könnte die gleiche Technik auch eingesetzt werden, um die Auswirkungen von Klimakrisen und Naturkatastrophen auf die psychische Gesundheit zu verstehen, sowohl kurz- als auch langfristig.

Vor- und Nachteile des Einsatzes von KI im Katastrophenmanagement

Nachdem wir nun erörtert haben, wie KI die verschiedenen Prozesse des Naturkatastrophenmanagements beeinflussen kann, wollen wir nun einige der Vor- und Nachteile erkunden. Hier sind einige der Vorteile des Einsatzes von KI im Katastrophenmanagement:

• Verbesserung der Koordination: KI-Systeme können eingesetzt werden, um die Koordination zwischen verschiedenen Behörden und Organisationen, die an der Katastrophenhilfe beteiligt sind, zu verbessern und so Verzögerungen und Ineffizienzen zu verringern.

• Aufgaben automatisieren: KI kann sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe und -analyse automatisieren und so bei einer Naturkatastrophe, bei der jede Sekunde zählt, Personal für wichtigere Tätigkeiten freisetzen.

• Langfristige Anpassung an den Klimawandel: KI kann dabei helfen, die Auswirkungen des Klimawandels zu erkennen und zu bewerten, damit globale Gemeinschaften langfristige Anpassungsstrategien entwickeln können.

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Grenzen, die KI bei der Bewältigung von Naturkatastrophen beachten muss. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen von KI im Naturkatastrophenmanagement:

• Hohe Implementierungskosten: Die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen für das Katastrophenmanagement kann teuer sein, da sie oft erhebliche Investitionen in Hardware, Software und KI-Fachwissen erfordert.

• Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: KI-Systeme nutzen geografische Satellitendaten, Kommunikationsdaten aus sozialen Medien und Hilfsdiensten sowie weitere Quellen, um Schäden zu bewerten und Menschen während einer Katastrophe zu verfolgen. Dies wirft Datenschutzbedenken hinsichtlich der nicht-einwilligungsgemäßen Nutzung persönlicher Daten und möglicher Überwachung auf.

• Vertrauen in die Datenqualität: Die Vorhersagen eines KI-Modells können nur so gut sein wie die Qualität und Quantität der Daten, mit denen es trainiert wurde. Wenn KI-Modelle mit ungenauen Daten trainiert werden, kann das zu weniger effektiven Ergebnissen führen, besonders in kritischen Situationen.

Abschließende Gedanken zu KI im Naturkatastrophenmanagement

Wir haben erforscht, wie KI helfen kann, das Leben von Menschen bei Naturkatastrophen zu retten. Sie hilft uns, Katastrophen vorherzusagen, uns vorzubereiten, darauf zu reagieren und uns davon zu erholen. KI-Tools können Erdbeben vorhersagen, Hurrikane aufspüren und die Reaktions- und Erholungsmaßnahmen bei Katastrophen verbessern. Auf diese Weise können die Auswirkungen von Katastrophen auf Menschen und Infrastruktur gleichermaßen minimiert werden. Obwohl KI viele Vorteile hat, wie z.B. schnellere Reaktionen und eine bessere Koordination, birgt sie auch einige Herausforderungen. Dazu gehören hohe Kosten, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Bedarf an genauen Daten. Wenn wir diese Herausforderungen angehen und berücksichtigen, können wir die Wirkung von KI beim effektiven Management von Naturkatastrophen maximieren.

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