Wie Microsoft AI Slumbewohnern in Indien hilft, Hitzewellen zu bekämpfen

„In den Slums ist es so schwierig, an einem heißen Sommertag hinauszugehen und Schatten zu finden. Es ist so verstopft. Die Häuser sind oft aus Blech, das sich im Vergleich zu anderen Materialien viel schneller aufheizt“, sagte er Anshu SharmaMitbegründer von SEEDS.Seit 2017 arbeitet SEEDS mit Gemeinden zusammen, die am anfälligsten für Hitzewellen sind, um Menschen dabei zu helfen, Lösungen gegen die Hitze zu finden. Jetzt, mit der Unterstützung von Microsofts KI für Humanitäre Aktion Grant hat SEEDS ein KI-Modell entwickelt, um die Auswirkungen mehrerer Gefahren vorherzusagen.Das Modell mit dem Namen Sunny Lives hat Informationen zum Hitzewellenrisiko für rund 125.000 Menschen generiert, die in Slums in Neu-Delhi leben Nagpur.Experten sagen, dass solche intensiven Hitzewellen wahrscheinlich anhalten werden. Laut einer im Weather and veröffentlichten Studie Klimaextreme Im vergangenen Jahr erlebte Indien zwischen 2000 und 2019 mehr als doppelt so viele Hitzewellen wie zwischen 1980 und 1999.Das KI-Modell „Sunny Lives“ wurde mit dem AI for Good Lab von Microsoft entwickelt und durch ein Stipendium des AI for Humanitarian Action-Programms unterstützt. Die Risikopipeline, die das KI-Modell nutzt, wurde gemeinsam mit einem Data-Science-Unternehmen entwickelt Gramer und bietet eine Risikokarte für einen bestimmten Bereich.Auf der Karte ist jedes Gebäude gemäß seiner „Risikobewertung“ farbcodiert.Bebauungsdichte, Vegetation, Nähe des Gebäudes zu einem Gewässer, Klassifizierung des Dachtyps: Dies sind einige der wichtigsten Parameter, aus denen sich die Matrix zusammensetzt, die SEEDS zur Berechnung des Risiko-Scores verwendet. Das Dachmaterial mit der damit verbundenen Wärmeaufnahmekapazität ist ein entscheidender Datenpunkt: Gebäude werden anhand dieser Kapazität identifiziert, klassifiziert und kartiert.Die Risikokarte kann auf eine normale Karte gelegt werden, die auf einem Smartphone verfügbar ist, was es für Freiwillige praktisch macht, darauf zuzugreifen, wenn sie ins Feld gehen. Die Karten helfen ihnen, verschiedene Aktionspunkte zu ermitteln: wo sie Warnungen ausgeben müssen, wo Wasserknappheit ein Problem sein könnte oder wo die lokalen Behörden Ressourcen lenken müssen.
In den letzten Jahren hat SEEDS mit diesem Ansatz 23 Slumgemeinden in Ost-Delhi erreicht.Die Organisation arbeitet nun mit verschiedenen Landesregierungen in Indien zusammen, um ihr Modell auf Gebiete mit mittlerem und hohem Einkommen auszudehnen.