Durch den Klimawandel angeheizte Waldbrände haben diesen Sommer Gemeinden von Maui bis zum Mittelmeer verwüstet, viele Menschen getötet, Feuerwehrleute erschöpft und die Nachfrage nach neuen Lösungen angeheizt. Betreten Sie künstliche Intelligenz.
Feuerwehrleute und Startups nutzen KI-gestützte Kameras, um den Horizont nach Anzeichen von Rauch abzusuchen. Ein deutsches Unternehmen baut eine Satellitenkonstellation auf, um Brände aus dem Weltraum zu erkennen. Und Microsoft nutzt KI-Modelle, um vorherzusagen, wo der nächste Brand ausbrechen könnte.
Da Waldbrände mit der Erwärmung der Welt immer größer und intensiver werden, bemühen sich Feuerwehrleute, Energieversorger und Regierungen, den Flammen einen Schritt voraus zu sein, indem sie die neueste KI-Technologie nutzen – die sowohl Angst als auch Begeisterung für ihr Potenzial, das Leben zu verändern, geweckt hat. Während Ersthelfer immer mehr darauf hoffen, dass die KI ihnen einen Vorsprung verschafft, werden immer noch Menschen benötigt, um zu überprüfen, ob die Technologie korrekt ist.
Kaliforniens wichtigste Feuerwehrbehörde hat diesen Sommer damit begonnen, ein KI-System zu testen, das in mehr als 1.000 Berggipfelkameras nach Rauch sucht, und weitet es nun landesweit aus.
Das System ist darauf ausgelegt, „Anomalitäten“ zu erkennen und Notfallzentralen zu alarmieren, wo die Mitarbeiter bestätigen, ob es sich tatsächlich um Rauch oder etwas anderes in der Luft handelt.
„Das Schöne daran ist, dass es sofort auf dem Bildschirm erscheint und diese Disponenten oder Anrufer diesen Bildschirm abfragen können“ und entscheiden können, ob sie eine Crew schicken sollen, sagte Phillip SeLegue, Stabschef des Nachrichtendienstes des kalifornischen Forstministeriums Brandschutz.
Die Kameras, Teil eines Netzwerks, das die Arbeiter zuvor überwachen mussten, liefern Milliarden Bytes an Daten, die das KI-System verarbeiten kann. Auch wenn Rauchsichtungen immer noch von Menschen bestätigt werden müssen, trägt das System dazu bei, die Ermüdung der Mitarbeiter zu reduzieren, die normalerweise mehrere Bildschirme und Kameras überwachen, und weist sie darauf hin, nur dann nachzusehen, wenn möglicherweise Feuer oder Rauch vorhanden ist, sagte SeLegue.
Es hat bereits geholfen. Ein Bataillonschef erhielt mitten in der Nacht einen Rauchalarm, bestätigte ihn auf seinem Mobiltelefon und rief eine Kommandozentrale in San Diego an, um Ersthelfer in die abgelegene Gegend zu schicken.
Die Disponenten sagten, wenn sie nicht alarmiert worden wären, wäre das Feuer viel größer gewesen, da es wahrscheinlich erst am nächsten Morgen bemerkt worden wäre, sagte SeLegue.
Das Startup Pano AI aus San Francisco verfolgt einen ähnlichen Ansatz und montiert Kameras auf Mobilfunkmasten, die nach Rauch suchen und Kunden alarmieren, darunter Feuerwehren, Versorgungsunternehmen und Skigebiete.
Die Kameras nutzen Computer Vision Machine Learning, eine Art KI.
„Sie werden ganz gezielt darauf trainiert, Rauch zu erkennen oder nicht, und wir trainieren sie mit Bildern von Rauch und Bildern von Nicht-Rauch“, sagte CEO Sonia Kastner.
Die Bilder werden mit Feeds von staatlichen Wettersatelliten kombiniert, die nach Hotspots suchen, sowie mit anderen Datenquellen, wie zum Beispiel Social-Media-Beiträgen.
Die Technologie umgeht eines der Hauptprobleme bei der herkömmlichen Erkennung von Waldbränden: Sie stützt sich auf Notrufe von Passanten, die eine Bestätigung durch das Personal benötigen, bevor Besatzungen und Wasserabwurfflugzeuge eingesetzt werden können.
„Im Allgemeinen handelt es sich bei nur einem von 20 dieser Notrufe tatsächlich um einen Flächenbrand. Selbst während der Brandsaison kann es sich um eine Wolke, einen Nebel oder einen Grill handeln“, sagte Kastner.
Die Systeme von Pano AI sind immer noch auf die endgültige Bestätigung angewiesen, wobei die Manager einen Zeitraffer des Kamera-Feeds abspielen, um sicherzustellen, dass Rauch aufsteigt.
Für die Bekämpfung von Waldbränden „wird Technologie immer wichtiger“, sagte Larry Bekkedahl, Senior Vice President für Energieversorgung bei Portland General Electric, Oregons größtem Energieversorger und Pano AI-Kunde.
Versorgungsunternehmen spielen manchmal eine Rolle bei der Entstehung von Waldbränden, wenn ihre Stromleitungen vom Wind umgerissen oder von umstürzenden Bäumen getroffen werden. Der Stromversorger von Hawaii gab zu, dass in diesem Sommer auf Maui auf seinen Stromleitungen ein verheerender Brand ausbrach, nachdem er offenbar durch starken Wind zum Einsturz gebracht worden war.
PGE, das 51 Städte in Oregon mit Strom versorgt, hat 26 Pano AI-Kameras eingesetzt, und Bekkedahl sagte, sie hätten dazu beigetragen, die Reaktion und Koordination mit den Rettungsdiensten zu beschleunigen.
Früher waren die Feuerwehren „umhergelaufen und haben nach Dingen gesucht, ohne wirklich genau zu wissen, wo sie sich befinden“, sagte er. Die Kameras tragen dazu bei, Brände schneller zu erkennen und Teams schneller vor Ort zu bringen, wodurch sich die Reaktionszeit um bis zu zwei Stunden verkürzt.
„Das ist im Hinblick darauf, wie schnell sich das Feuer ausbreiten und wachsen kann, von Bedeutung“, sagte Bekkedahl.
Die Verwendung von KI zur Erkennung von Rauch aus Bränden „ist relativ einfach“, sagte Juan Lavista Ferres, Chefdatenwissenschaftler bei Microsoft.
„Es ist nicht einfach, genügend Kameras zu haben, die genügend Orte abdecken“, sagte er und verwies auf weite, abgelegene Gebiete im Norden Kanadas, die diesen Sommer abgebrannt sind.
Ferres‘ Team bei Microsoft hat KI-Modelle entwickelt, um vorherzusagen, wo Brände wahrscheinlich entstehen. Sie haben das Modell mit Karten von zuvor verbrannten Gebieten sowie Klima- und Geodaten gefüttert.
Das System hat seine Grenzen – es kann keine zufälligen Ereignisse wie einen Blitzeinschlag vorhersagen. Aber es kann historische Wetter- und Klimadaten durchsuchen, um Muster zu erkennen, beispielsweise Gebiete, die normalerweise trockener sind. Sogar eine Straße, die anzeigt, dass sich Menschen in der Nähe befinden, sei ein Risikofaktor, sagte Ferres.
„Es wird nicht alles perfekt klappen“, sagte er. „Aber was es kann, ist, dass es eine Wahrscheinlichkeitskarte (basierend auf) dem erstellen kann, was in der Vergangenheit passiert ist.“
Die Technologie, die Microsoft als Open-Source-Tool anbieten will, könne Ersthelfern dabei helfen, herauszufinden, worauf sie ihre begrenzten Ressourcen konzentrieren sollen, sagte Ferres.
Ein anderes Unternehmen sucht zum Himmel nach einer Lösung. Das deutsche Startup OroraTech analysiert Satellitenbilder mit künstlicher Intelligenz.
Unter Nutzung der Fortschritte in der Kamera-, Satelliten- und KI-Technologie hat OroraTech zwei Minisatelliten von der Größe eines Schuhkartons in eine niedrige Umlaufbahn gebracht, etwa 550 Kilometer (340 Meilen) über der Erdoberfläche. Das Münchner Unternehmen hat den Ehrgeiz, im nächsten Jahr acht weitere zu schicken und schließlich 100 ins All zu schicken.
Als dieses Jahr Zentralchile von Waldbränden heimgesucht wurde, lieferte OroraTech nach eigenen Angaben Wärmebilder bei Nacht, wenn Luftdrohnen seltener eingesetzt werden.
Wochen nachdem OroraTech seinen zweiten Satelliten gestartet hatte, entdeckte es ein Feuer in der Nähe der Gemeinde Keg River im Norden Albertas, wo in diesem Sommer wiederholt Flammen abgelegene Abschnitte des borealen Waldes niederbrannten.
„Es gibt Algorithmen auf dem Satelliten, sehr effiziente, um Brände noch schneller zu erkennen“, sagte CEO Thomas Grübler.
Die KI berücksichtigt auch die Vegetation und die Luftfeuchtigkeit, um Ausbrüche zu identifizieren, die verheerende Großbrände auslösen könnten. Die Technologie könnte dünn besetzten Feuerwehrbehörden dabei helfen, ihre Ressourcen gezielt auf Brände zu lenken, die das Potenzial haben, den größten Schaden anzurichten.
„Da wir genau wissen, wo die Brände sind, können wir sehen, wie sich die Brände ausbreiten“, sagte Grübler. „Also, welches Feuer wird an einem Tag das große Feuer sein und welches von selbst aufhören.“
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