Einige KI-Technologien können helfen, frühe Anzeichen von Naturkatastrophen zu erkennen
Angesichts immer heftigerer und unvorhersehbarerer Naturkatastrophen – von Erdbeben, Tsunamis und Überschwemmungen bis hin zu Waldbränden und tropischen Stürmen – wird künstliche Intelligenz (KI) zu einem leistungsstarken Hilfsmittel, das den Menschen hilft, frühzeitig zu warnen und Schäden zu minimieren.
Aus Daten lernen, Anomalien erkennen
Bevor es zu einer Naturkatastrophe kommt, „sendet“ die Natur oft Frühwarnsignale, etwa kleine Erdstöße vor einem großen Erdbeben, Veränderungen des Wasserspiegels vor einem Tsunami oder ungewöhnliche Wolkenstrukturen, die auf einen Supertaifun hindeuten.
Da die Datenmengen aus Wetter, Geologie und Satellitenbildern immer größer werden, ist es für den Menschen schwierig, sie rechtzeitig zu verarbeiten. Dies ist auch der Zeitpunkt, an dem KI ihre Stärke zeigt.
KI-basierte Katastrophenwarnsysteme nutzen zahlreiche fortschrittliche Technologien. Insbesondere hilft Maschinelles Lernen (ML) dabei, abnormale Signale aus seismischen, hydrologischen und meteorologischen Daten zu erkennen, während Deep Learning die Analyse von Satellitenbildern und Wetterradar unterstützt, um Gewitterwolkenstrukturen automatisch zu identifizieren und deren Verlauf und Intensität zu berechnen.
Darüber hinaus ermöglicht die Echtzeit-Datenverarbeitungstechnologie von IoT-Geräten in Hochrisikogebieten die kontinuierliche Bereitstellung von Informationen zu Vibrationen, Strömungen und Windgeschwindigkeiten.
KI-basierte Simulationssysteme können zudem die Ausbreitung von Tsunamis, das Ausmaß von Waldbränden oder Überschwemmungsgebieten vorhersagen und so rechtzeitige Evakuierungs- und Rettungspläne unterstützen.
Insbesondere durch die Kombination von Fernerkundungstechnologie mit Satellitendaten wie Sentinel, Landsat oder Copernicus können KI-Modelle auch Veränderungen der Luftfeuchtigkeit, Temperatur und 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 mehrere KI-Technologien entwickelt.
Weltweit setzen viele Länder KI bereits erfolgreich zur Warnung vor Naturkatastrophen ein. Insbesondere bei Erdbeben kann KI P-Seismikwellen (Primärwellen) analysieren und so Sekunden vor dem Auftreten der zerstörerischen Welle (S-Welle) Warnungen ausgeben. So lassen sich Opferzahlen minimieren.
Bei der Tsunami-Warnung werden auf dem Meeresboden platzierte Sensoren mit KI kombiniert, um den Wasserstand zu überwachen, die Wellenausbreitung zu simulieren und das betroffene Gebiet zu bestimmen.
Bei Überschwemmungen nutzt KI Niederschlagsdaten, Wasserstandssensoren und Satellitenbilder, um das Überschwemmungspotenzial und Risikogebiete vorherzusagen.
Im Bereich der Waldbrandprävention kann KI per Satellit ungewöhnliche Hotspots identifizieren und die Ausbreitungsrichtung des Feuers anhand der Wind-, Gelände- und Feuchtigkeitsbedingungen vorhersagen.
Bei Stürmen wird Deep-Learning-Technologie eingesetzt, um Satellitenbilder der Wolken zu analysieren und so die Genauigkeit der Vorhersagen von Sturmpfaden und -intensität zu verbessern.
In vielen praktischen Projekten wurde KI-Technologie eingesetzt.
Zahlreiche Praxisprojekte weltweit haben die bemerkenswerte Wirksamkeit von KI bei der Katastrophenwarnung bewiesen. So setzte Google AI beispielsweise Hochwasserwarnsysteme in Indien und Bangladesch ein und half so Zehntausenden Menschen, vor dem Anstieg des Wassers zu evakuieren.
In Japan setzt die Japan Meteorological Agency (JMA) KI ein, um seismische Wellen zu analysieren und frühzeitig Erdbebenwarnungen herauszugeben, um Schäden zu minimieren.
Die NASA nutzt außerdem Deep-Learning-Technologie für Satellitendaten, um Waldbrände und Überschwemmungsrisiken frühzeitig zu erkennen.
In der Zwischenzeit hat Fathom Global mithilfe von KI und Fernerkundungstechnologie detaillierte Hochwasserkarten auf Straßenebene entwickelt und so zur Verbesserung der Katastrophenvorsorge und -reaktion beigetragen.
Die Herausforderungen
Experten zufolge mangelt es in einigen Regionen noch immer an hochwertigen Daten, um KI-Modelle zu trainieren, was die Vorhersagen ungenauer macht. Darüber hinaus sind die Netzwerkinfrastruktur und die Sensorik in vielen Entwicklungsländern begrenzt und reichen nicht aus, um den effektiven und synchronen Betrieb von KI-Warnsystemen zu gewährleisten.
Darüber hinaus besteht die Gefahr von Fehlalarmen, die zu Verwirrung in der Community führen können, wenn sie nicht ordnungsgemäß überprüft und angepasst werden.
Es wird jedoch erwartet, dass die KI zur Warnung vor Naturkatastrophen weiterhin stark wachsen wird, insbesondere in Kombination mit IoT- und 5G-Netzwerken, die eine extrem schnelle Datenübertragung ermöglichen. Mehrsprachige Warnsysteme über Telefone, Lautsprecher und soziale Netzwerke werden die Menschen flexibler erreichen.
Darüber hinaus wird der grenzüberschreitende Datenaustausch der KI dabei helfen, besser zu lernen und die Prognosegenauigkeit zu erhöhen, insbesondere bei regionalen Katastrophen wie Tsunamis oder tropischen Stürmen.
Quelle: https://tuoitre.vn/tri-tue-nhan-tao-canh-bao-som-thien-tai-20250707101247188.htm
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