Uni­ver­si­tät Bay­reuth: Wald­brand­be­kämp­fung durch Künst­li­che Intelligenz

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Neu­es For­schungs­pro­jekt mit der Uni­ver­si­tät Bayreuth

Künst­li­che Intel­li­genz soll es schon bald ermög­li­chen, Wald­brand­ge­fah­ren frü­her als bis­her zu erken­nen und Wald­brän­de effek­ti­ver zu bekämp­fen. Dies ist das Ziel des Ver­bund­pro­jekts „KI-basier­te Wald­über­wa­chung – Künst­li­che Intel­li­genz zur Früh-Detek­ti­on von Wald­brand-Ereig­nis­sen (KIWA)“, an dem die Uni­ver­si­tät Bay­reuth mit ihren For­schungs­kom­pe­ten­zen in der Bio­geo­gra­fie und der Stö­rungs­öko­lo­gie betei­ligt ist. Das Bun­des­mi­ni­ste­ri­um für Umwelt, Natur­schutz, nuklea­re Sicher­heit und Ver­brau­cher­schutz (BMUV) för­dert das Vor­ha­ben für die näch­sten zwei Jah­re mit rund 1,8 Mil­lio­nen Euro.

Das Ver­bund­pro­jekt KIWA zielt dar­auf ab, neue­ste Tech­no­lo­gien wie Künst­li­che Intel­li­genz, Droh­nen und Ent­schei­dungs­un­ter­stüt­zungs­sy­ste­me kom­bi­niert ein­zu­set­zen, damit mög­li­che Wald­brand­ri­si­ken iden­ti­fi­ziert und früh­zei­tig Maß­nah­men zur Prä­ven­ti­on ergrif­fen wer­den kön­nen. Aktu­el­le Lage­ein­schät­zun­gen und ‑vor­her­sa­gen sol­len den Feu­er­weh­ren und dem Kata­stro­phen­schutz im Brand­fall eine schnel­le­re und effek­ti­ve­re Ein­satz­pla­nung ermög­li­chen. Auf die­se Wei­se wer­den die Pro­jekt­er­geb­nis­se dazu bei­tra­gen, die Gesell­schaft von hohen Kosten zu ent­la­sten, die all­jähr­lich durch Wald­brän­de ent­ste­hen. Zugleich ver­folgt KIWA ein kli­ma­po­li­ti­sches Ziel: Die Ver­mei­dung oder rasche Bekämp­fung von Wald­brän­den hilft dabei, die Funk­ti­on des Wal­des als CO₂-Spei­cher zu erhal­ten und den Aus­stoß brand­be­ding­ter CO₂-Emis­sio­nen zu verringern.

Sei­tens der Uni­ver­si­tät Bay­reuth wer­den Prof. Dr. Carl Bei­er­kuhn­lein und Prof. Dr. Anke Jentsch ihre Kom­pe­ten­zen auf den Gebie­ten der Bio­geo­gra­fie und der Stö­rungs­öko­lo­gie in das Pro­jekt ein­brin­gen. Dadurch ist gewähr­lei­stet, dass die anwen­dungs­be­zo­ge­nen Arbei­ten auf den neue­sten Erkennt­nis­sen über die jeweils rele­van­ten öko­lo­gi­schen, kli­ma­ti­schen und agro­forst­wis­sen­schaft­li­chen Zusam­men­hän­ge basie­ren. Dabei müs­sen bewähr­te wis­sen­schaft­li­che Mess- und Aus­wer­tungs­ver­fah­ren den spe­zi­fi­schen Auf­ga­ben im Bereich der Wald­brand­ver­hü­tung- und bekämp­fung opti­mal ange­passt wer­den. „Von zen­tra­ler Bedeu­tung für unse­re Arbei­ten wird die Gewin­nung und Ana­ly­se von Bild­da­ten sein, damit Gebie­te, die durch Wald- und Flä­chen­brän­de gefähr­det sind, iden­ti­fi­ziert und über­wacht wer­den kön­nen. Droh­nen – wir bezeich­nen sie in der For­schung als Unman­ned Aeri­al Systems – und Satel­li­ten wer­den Fern­erkun­dungs­da­ten sam­meln und die Kar­tie­run­gen unter­stüt­zen“, sagt Bei­er­kuhn­lein und fügt hin­zu: „Schon heu­te ist klar, dass sich die bis­her übli­chen Muster von Wald- und Flä­chen­brän­den unter dem Ein­fluss des Kli­ma­wan­dels erheb­lich ver­än­dern, sodass her­kömm­li­che Metho­den der Risi­ko­be­wer­tung künf­tig weni­ger effek­tiv sind. Umso wich­ti­ger ist es, neue­ste digi­ta­le Tech­no­lo­gien ver­stärkt auch in die­sem Bereich zu nutzen.“

Künst­li­che Intel­li­genz wird bei der Aus­wer­tung der von Droh­nen und Satel­li­ten über­mit­tel­ten Daten eine wich­ti­ge Rol­le spie­len: Es sol­len Muster und Trends iden­ti­fi­ziert wer­den, die auf ein Brand­ri­si­ko oder ein mög­li­ches Brand­er­eig­nis hin­wei­sen. Die in Echt­zeit aus­ge­wer­te­ten Daten wer­den direkt an alle für die Ver­hü­tung oder Bekämp­fung von Brän­den zustän­di­gen Insti­tu­tio­nen, bei­spiels­wei­se an die loka­len Feu­er­weh­ren und an Kata­stro­phen­stä­be, wei­ter­ge­lei­tet. Sie wer­den dabei auch mit aktu­el­len Wet­ter- und Kli­ma­da­ten ver­knüpft, sodass die jewei­li­ge Situa­ti­on rich­tig ein­ge­schätzt wird und Gegen­maß­nah­men ergrif­fen wer­den kön­nen. Hier­bei sol­len moder­ne Ent­schei­dungs­un­ter­stüt­zungs­sy­ste­me zum Ein­satz kom­men, wel­che die nöti­gen Risi­ko­be­wer­tun­gen und die Iden­ti­fi­ka­ti­on wirk­sa­mer Maß­nah­men beschleu­ni­gen können.

Zusam­men mit der Uni­ver­si­tät Bay­reuth arbei­ten die fol­gen­den Ein­rich­tun­gen im Pro­jekt KIWA mit: die [ui!] Urban Mobi­li­ty Inno­va­tions in Zusam­men­ar­beit mit der Quan­tum-Systems GmbH, die Tech­ni­sche Hoch­schu­le Deg­gen­dorf sowie die Staat­li­che Feu­er­wehr­schu­le Würz­burg als asso­zi­ier­ter Part­ner. Kon­sor­ti­al­füh­rer ist die Urban Mobi­li­ty Inno­va­tions (B2M Soft­ware GmbH). „Die­ser unge­wöhn­li­che Ver­bund ver­eint alle Kom­pe­ten­zen, die in einem ambi­tio­nier­ten Pro­jekt wie KIWA zusam­men­wir­ken müs­sen: Exper­ti­se für Daten­ana­ly­se, Künst­li­che Intel­li­genz und Daten­platt­for­men, tech­ni­sche und öko­no­mi­sche Kom­pe­ten­zen bei der Ent­wick­lung unbe­mann­ter High-tech-Luft­fahrt­sy­ste­me, prak­ti­sche Erfah­run­gen mit der Ver­hü­tung und Bekämp­fung von Wald- und Flä­chen­brän­den sowie wis­sen­schaft­li­che Exper­ti­se hin­sicht­lich der jeweils rele­van­ten Erkennt­nis­se aus der Grund­la­gen- oder Anwen­dungs­for­schung,“ sagt Beierkuhnlein.


Hin­ter­grund

Aktu­el­le Stu­di­en schät­zen, dass Wald­brän­de für etwa fünf bis zehn Pro­zent der welt­wei­ten CO₂-Emis­sio­nen ver­ant­wort­lich sind und den Kli­ma­wan­del beschleu­ni­gen. Die Welt­or­ga­ni­sa­ti­on für Meteo­ro­lo­gie (WMO) berich­te­te im Rah­men des Welt­wirt­schafts­fo­rums 2023 in Davos, dass die durch­schnitt­li­chen jähr­li­chen welt­wei­ten Kosten von Wald­brän­den in den letz­ten Jah­ren stark gestie­gen sind und mitt­ler­wei­le mehr als 50 Mil­li­ar­den US-Dol­lar betra­gen. Zudem wur­de fest­ge­stellt, dass allein durch Wald­brän­de im Jahr 2021 mehr als 6.400 Mega­ton­nen CO₂ in die Atmo­sphä­re frei­ge­setzt wur­den und bis 2050 ein enor­mer Anstieg extre­mer Brän­de welt­weit zu erwar­ten sei.