KI im Management von Naturkatastrophen

Abirami Vina

5 Minuten lesen

25. September 2024

Erfahren Sie mehr über die Rolle der KI bei der Bewältigung von Naturkatastrophen, von der Vorhersage von Katastrophen bis hin zur Unterstützung bei den Wiederherstellungsbemühungen. Erfahren Sie, wie KI eingesetzt werden kann, um Leben zu retten.

Wirbelstürme, Erdbeben, Waldbrände und Überschwemmungen sind ein Teil der Natur. In den letzten Jahren haben wir jedoch eine Zunahme solcher Naturkatastrophen erlebt. Viele Menschen haben durch immer schwerere und häufigere Naturkatastrophen ihr Zuhause, ihre Lebensgrundlage und ihr Leben verloren. Die Zahl der klimabedingten Katastrophen hat sich in den letzten 30 Jahren verdreifacht. Laut UN-Berichten wird die Anpassung und Bewältigung dieser Katastrophen die Entwicklungsländer bis 2030 jährlich schätzungsweise 140 bis 300 Milliarden Dollar kosten. 

Dank jüngster technologischer Fortschritte wie KI wird das Management von Naturkatastrophen jedoch immer effizienter und verbessert alles von der Vorhersage von Katastrophen bis hin zur Unterstützung bei den Wiederherstellungsmaßnahmen. In diesem Artikel tauchen wir tief in das Management von Naturkatastrophen ein und untersuchen, wie KI jeden Schritt des Prozesses verbessert und welche KI-Anwendungen für unsere Sicherheit sorgen.

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Abb. 1. Eine Grafik, die den Anstieg der Naturkatastrophen von 1900 bis 2019 zeigt.

Einsatz von KI bei der Katastrophenvorhersage für ein proaktives Risikomanagement

KI-Katastrophenvorhersage- und Früherkennungssysteme können dazu beitragen, die durch Naturkatastrophen verursachten Schäden zu verringern. Mithilfe dieser Systeme können Anwohner und Ersthelfer frühzeitig gewarnt werden, um die Auswirkungen der Katastrophe zu mindern. KI-Tools können riesige Datenmengen durchsuchen und genaue Vorhersagen treffen, um Naturkatastrophen wie Wirbelstürme und Waldbrände vorherzusehen, bevor sie eintreten.

Bei KI-Techniken wie maschinellem Lernen und Computer-Vision kommen tiefe neuronale Netze zum Einsatz, die zur Analyse großer Datensätze aus verschiedenen Quellen wie Satellitenbildern, Wetterdaten und historischen Aufzeichnungen verwendet werden. 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 der riesigen Menge an gesammelten Daten mithilfe von Tools wie Big Data Analytics können KI-Modelle trainiert werden, um Frühwarnsysteme bereitzustellen und die Auswirkungen von Naturkatastrophen zu verringern.

So kann KI beispielsweise zur Vorhersage von Erdbeben-Nachbeben eingesetzt werden, indem die seismischen 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 Erdbebenereignissen 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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Abb. 2. Ein Bild, das die Ergebnisse der Nachbebenvorhersage zeigt.

KI-gestützte Systeme für die Katastrophenvorsorge

Sobald eine Katastrophe vorhergesagt ist, besteht der nächste Schritt im Katastrophenmanagement darin, sich vorzubereiten. Menschliche und wirtschaftliche Verluste können durch KI-Systeme verhindert werden, die rechtzeitig und präzise Informationen über die mit einer Katastrophe verbundenen Risiken liefern. Diese Erkenntnisse helfen den Behörden, auf Notfälle vorbereitet zu sein und schnell zu handeln, um Leben zu retten. So gehören beispielsweise Landwirte, Fischer und Forstwirte zu den am stärksten gefährdeten Bevölkerungsgruppen, wenn es um Naturkatastrophen geht, und KI-Lösungen können diesen Bevölkerungsgruppen helfen, Verluste zu vermeiden. 

Bildverarbeitungs- und Bildanalyselösungen können auch bei der Überwachung und Verfolgung von Wettermustern helfen, indem sie Satellitenbilder in Echtzeit verarbeiten. Durch die Überwachung des Verlaufs solcher Katastrophen (z. B. Wirbelstürme) können die betroffenen Gebiete besser auf sie vorbereitet werden. So hat die NASA beispielsweise 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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Abb. 3. Überwachung und Verfolgung des Hurrikans Florence mithilfe von Deep Learning.

KI in der Katastrophenhilfe: Verbesserte Echtzeitdaten für Rettungskräfte

Eine weitere wichtige Anwendung von KI bei der Bewältigung von Naturkatastrophen ist die Unterstützung der Einsatzkräfte. KI-Systeme können den Katastrophenschutzteams wertvolle Echtzeitdaten zur Verfügung stellen, z. B. zur Schadensbeurteilung und zur Verfolgung des Standorts von Menschen in Not, und ihnen helfen, die Hilfsressourcen effizienter zuzuweisen. Sie können auch dazu beitragen, die Bereitstellung von Hilfsgütern für die Menschen in den betroffenen Gebieten zu beschleunigen und die Entscheidungen und Handlungen der Helfer an vorderster Front zu verbessern.

Bei Naturkatastrophen zum Beispiel werden die Notrufzentralen (wie 911) mit Notrufen überschwemmt. Die Einsatzkräfte könnten wichtige Details übersehen, wenn alle Anrufe an menschliche Mitarbeiter weitergeleitet werden. KI kann eingesetzt werden, um große Mengen von Anrufen und Nachrichten in Rekordzeit zu bewältigen und mehrere Funktionen zu erfüllen, z. B. durch die Verarbeitung von Sprache in Text und natürliche Sprache (NLP). Solche Funktionen können den Kontext hinter jedem Notruf extrahieren, um genaue Informationen über die genaue 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 auf Social-Media-Plattformen angewendet werden.

Wie können soziale Medienplattformen bei der Reaktion auf Naturkatastrophen helfen? Bei einer Naturkatastrophe können soziale Medienplattformen unmittelbar nach der Katastrophe wichtige Informationen liefern, die sich in die Tat umsetzen lassen. So können beispielsweise Text-, Audio-, Bild- und Videoinformationen von den Menschen im betroffenen Gebiet in den sozialen Medien gepostet werden. Die manuelle Verwaltung und Verarbeitung all dieser Informationen ist nicht einfach, vor allem, wenn jede Sekunde entscheidend ist. Mithilfe von Tools wie der AIDR-Plattform (Artificial Intelligence Digital Response) können Reaktionszeiten durch die automatische Verarbeitung von Social-Media-Beiträgen verkürzt werden. Die Plattform analysiert Texte und Bilder aus Tweets (oder anderen Social-Media-Plattformen), um relevante humanitäre Informationen zu erhalten. Katastrophenschutzorganisationen können die extrahierten Echtzeitdaten nutzen, um ihre Maßnahmen zu informieren und die Effizienz ihrer Bemühungen zu verbessern.

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

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Abb. 4. Schadensbeurteilung mittels semantischer Segmentierung.

AI für den Wiederaufbau nach Naturkatastrophen durch die Bereitstellung von Unterstützung für die psychische Gesundheit

Die Wiederaufbauphase nach einer Naturkatastrophe zielt darauf ab, die Gemeinschaften wieder aufzubauen und zu stärken. Eine der besten Möglichkeiten, dies zu erreichen, besteht darin, den Menschen in den betroffenen Gebieten psychische Unterstützung zu bieten. Die Überlebenden können nach einer solchen Katastrophe an psychischen Problemen wie posttraumatischen Belastungsstörungen (PTBS) leiden. Die Rate der PTBS nach einer Katastrophe kann bis zu 40 % betragen. Mit Hilfe von KI-Tools kann den Betroffenen geholfen werden. Omdena zum Beispiel ist ein Unternehmen, das mithilfe von KI-Chatbots Unterstützung für die psychische Gesundheit bietet.

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Abb. 5. KI-Chatbot zur Unterstützung von Patienten mit PTSD.

KI kann auch bei der Erforschung und Unterstützung der psychischen Gesundheit helfen. Mit Hilfe von KI-Systemen können psychische Probleme durch die Analyse elektronischer Gesundheitsdaten mit der gleichen Genauigkeit wie bei menschlichen Experten vorhergesagt werden. So haben Forscher beispielsweise KI eingesetzt , um Daten aus sozialen Medien zu analysieren und das Stressniveau junger Erwachsener nach einem Trauma zu messen. Ihren Studien zufolge könnte die gleiche Technik auch eingesetzt werden, um die kurz- und langfristigen Auswirkungen von Klimakrisen und Naturkatastrophen auf die psychische Gesundheit zu verstehen.

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 für das Katastrophenmanagement:

  • Verbesserung der Koordination: Mit Hilfe von KI-Systemen lässt sich die Koordination zwischen den verschiedenen an der Katastrophenhilfe beteiligten Behörden und Organisationen verbessern, wodurch Verzögerungen und Ineffizienzen verringert werden.
  • Aufgaben automatisieren: KI kann sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe und -analyse automatisieren und so bei einer Naturkatastrophe, bei der jede Sekunde entscheidend ist, menschliche Ressourcen für wichtigere Tätigkeiten freisetzen.
  • Langfristige Anpassung an den Klimawandel: KI kann dazu beitragen, die Auswirkungen des Klimawandels zu ermitteln und zu bewerten, so dass globale Gemeinschaften langfristige Anpassungsstrategien entwickeln können.

Trotz der vielen Vorteile gibt es im Zusammenhang mit KI bei der Bewältigung von Naturkatastrophen auch Grenzen, die es zu beachten gilt. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen der 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 einvernehmlichen Nutzung persönlicher Daten und einer möglichen 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 dies zu weniger effektiven Ergebnissen führen, insbesondere in kritischen Situationen.

Abschließende Überlegungen zu KI im Katastrophenmanagement

Wir haben untersucht, wie KI dazu beitragen kann, das Leben von Menschen nach einer Naturkatastrophe zu retten. Sie hilft uns bei der Vorhersage, Vorbereitung, Reaktion und Erholung von Katastrophen. KI-Tools können Erdbeben vorhersagen, Hurrikane aufspüren und die Reaktions- und Erholungsmaßnahmen bei Katastrophen verbessern. Dies trägt dazu bei, die Auswirkungen von Katastrophen auf Menschen und Infrastruktur gleichermaßen zu minimieren. KI hat zwar viele Vorteile, wie schnellere Reaktionen und bessere Koordination, aber sie birgt 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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