Da die Gefahr von Waldbränden zunimmt, wenden sich Gruppen, die mit der Bekämpfung dieser Brände beauftragt sind, an KI, um Hilfe zu erhalten

LONDON (AP) – Durch den Klimawandel angeheizte Waldbrände haben diesen Sommer Gemeinden von Maui bis zum Mittelmeer verwüstet, zahlreiche Menschen getötet, Feuerwehrleute erschöpft und Rufe 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 im Zuge der Erwärmung der Welt immer größer und intensiver werden, bemühen sich Feuerwehrleute, Energieversorger und Regierungen darum, den Flammen mithilfe der neuesten KI-Technologie einen Schritt voraus zu sein – was sowohl Angst als auch Begeisterung über ihr lebensrettendes Potenzial geweckt hat. Während Ersthelfer, die zunehmend überlastet sind, hoffen, dass die KI ihnen einen Vorteil verschafft, werden immer noch Menschen benötigt, um zu überprüfen, ob die Technologie korrekt ist.

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Kaliforniens führende Feuerwehrbehörde hat diesen Sommer damit begonnen, ein KI-System zu testen, das in mehr als 1.000 Berggipfel-Kamerabildern nach Rauch sucht, und weitet es nun landesweit aus.

Das System soll „Anomalitäten“ erkennen und Notfallleitstellen alarmieren, wo das Personal feststellen kann, ob sich tatsächlich Rauch oder etwas anderes in der Luft befindet.

„Das Schöne daran ist, dass es sofort auf dem Bildschirm angezeigt wird und die Disponenten oder Anrufer diesen Bildschirm abfragen können“ und entscheiden können, ob eine Crew geschickt werden soll, sagte Phillip SeLegue, Stabschef für Geheimdienste beim kalifornischen Ministerium für Forstwirtschaft und Forstwirtschaft . Brandschutz.

Die Kameras, Teil eines Netzwerks, auf das die Arbeiter zuvor achten mussten, liefern Milliarden Bytes an Daten, die das KI-System verarbeiten kann. Obwohl Rauchsichtungen immer noch bestätigt werden müssen, trägt das System dazu bei, die Ermüdung des Personals zu verringern, das normalerweise mehrere Bildschirme und Kameras überwacht, indem es sie darauf aufmerksam macht, nur dann zu schauen, wenn möglicherweise Feuer oder Rauch besteht, sagte SeLegue.

Es hat schon geholfen. Ein Bataillonschef erhielt mitten in der Nacht einen Rauchalarm, bestätigte ihn auf seinem Handy und rief eine Kommandozentrale in San Diego an, um Ersthelfer in die abgelegene Gegend zu bringen.

Die Disponenten sagten, wenn sie nicht gewarnt worden wären, wäre das Feuer viel größer gewesen, weil 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 sehr gezielt darauf trainiert, Rauch zu erkennen oder nicht, und wir trainieren sie mit Rauchbildern und Rauchbildern“, 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 Methode zur Verfolgung von Waldbränden: Sie stützt sich auf Notrufe von Passanten, die eine Bestätigung durch das Personal erfordern, bevor Besatzungen und Wasserabwurfflugzeuge eingesetzt werden können.

„Insgesamt handelt es sich bei nur einem von 20 dieser Notrufe tatsächlich um einen Flächenbrand. Selbst während der Brandsaison könnte es sich um eine Wolke, Nebel oder einen Grillabend handeln“, sagte Kastner.

Die Systeme von Pano AI sind immer noch auf die endgültige Bestätigung angewiesen, wobei die Fahrer einen Zeitraffer des Kamera-Feeds abspielen, um sicherzustellen, dass Rauch aufsteigt.

Für die Bekämpfung von Waldbränden „wird Technologie wirklich unerlässlich“, 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 hat eingeräumt, dass in diesem Sommer auf Maui auf seinen Stromleitungen ein verheerender Brand ausbrach, nachdem sie offenbar durch starke Winde zerstört worden waren.

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PGE, das 51 Städte in Oregon mit Strom versorgt, setzte 26 Pano AI-Kameras ein, und Bekkedahl sagte, sie hätten dazu beigetragen, die Reaktion und Koordination mit den Rettungsdiensten zu beschleunigen.

Früher seien Feuerwehren „herumgelaufen und hätten nach Dingen gesucht, ohne wirklich genau zu wissen, wo sie sich befanden“, sagte er. Die Kameras tragen dazu bei, Brände schneller zu erkennen und die Einsatzkräfte schneller vor Ort zu bringen, wodurch sich die Reaktionszeit um bis zu zwei Stunden verkürzt.

„Das ist von Bedeutung dafür, wie schnell sich das Feuer ausbreiten und ausbreiten kann“, sagte Bekkedahl.

Die Verwendung von KI zur Erkennung von Rauch aus Bränden „ist relativ einfach“, sagte Juan Lavista Ferres, Chefdatenwissenschaftler bei Microsoft.

„Was nicht einfach ist, ist, genügend Kameras zu haben, die genügend Orte abdecken“, sagte er und verwies auf weite, abgelegene Gebiete im Norden Kanadas, die diesen Sommer brannten.

Das Team von Ferres bei Microsoft hat KI-Modelle entwickelt, um vorherzusagen, wo Brände wahrscheinlich entstehen. Sie versorgten das Modell mit Karten von Gebieten, die zuvor gebrannt hatten, sowie mit Klima- und Geodaten.

Das System hat seine Grenzen – es kann zufällige Ereignisse wie einen Blitzeinschlag nicht vorhersagen. Aber es kann historische Wetter- und Klimadaten durchsuchen, um Muster zu erkennen, etwa 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 richtig werden“, 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, könnte Ersthelfern dabei helfen, herauszufinden, worauf sie ihre begrenzten Ressourcen konzentrieren sollten, sagte Ferres.

Ein anderes Unternehmen sucht zum Himmel nach einer Lösung. Das deutsche Startup OroraTech analysiert Satellitenbilder mit künstlicher Intelligenz.

OroraTech nutzte die Fortschritte in der Kamera-, Satelliten- und KI-Technologie und startete zwei Minisatelliten von der Größe eines Schuhkartons in eine niedrige Umlaufbahn, 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 in diesem Jahr Waldbrände über Zentralchile fegten, lieferte OroraTech nach eigenen Angaben Wärmebilder in der 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 von Alberta, wo in diesem Sommer wiederholt Flammen abgelegene Gebiete des borealen Waldes niedergebrannt haben.

„Es gibt Algorithmen auf dem Satelliten, die sehr effizient sind, um Brände noch schneller zu erkennen“, sagte CEO Thomas Grübler.

Die KI berücksichtigt auch die Vegetation und die Luftfeuchtigkeit, um Flammenausbrüche zu erkennen, die verheerende Großbrände verursachen könnten. Die Technologie könnte dünn besetzten Feuerwehrbehörden dabei helfen, Ressourcen gezielt den Flammen zuzuführen, 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 wird von selbst aufhören.“

Die AP-Technologiejournalistin Barbara Ortutay aus San Francisco hat dazu beigetragen.