KI im Naturkatastrophenmanagement

Hurrikane, Erdbeben, Waldbrände und Überschwemmungen sind alle Teil der Natur. In den letzten Jahren haben wir jedoch einen Anstieg des Auftretens solcher Naturkatastrophen erlebt. Viele haben aufgrund immer schwerwiegenderer und häufigerer Naturkatastrophen ihr Zuhause, ihre Existenzgrundlage und ihr Leben verloren. Die Zahl der klimabedingten Katastrophen hat sich in den letzten 30 Jahren verdreifacht. Laut UN-Berichten werden die Anpassung an diese Katastrophen und der Umgang mit ihnen die Entwicklungsländer bis 2030 schätzungsweise 140 bis 300 Milliarden Dollar pro Jahr kosten. 

Dank der jüngsten Fortschritte in der Technologie wie KI wird das Katastrophenmanagement jedoch immer effizienter und verbessert alles, von der Vorhersage von Katastrophen bis hin zur Unterstützung bei den Wiederaufbaumaßnahmen. In diesem Artikel werden wir tief in das Katastrophenmanagement eintauchen, untersuchen, wie KI jeden Schritt des Prozesses verbessert, und KI-Anwendungen, die uns schützen.

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KI in der Katastrophenvorhersage für proaktives Risikomanagement nutzen

KI-Systeme zur Vorhersage und Früherkennung von Katastrophen können dazu beitragen, die durch Naturkatastrophen verursachten Schäden zu verringern. Mithilfe dieser Systeme können Anwohner und Ersthelfer frühzeitig gewarnt werden, um die Auswirkungen der Katastrophe zu mildern. KI-Tools können riesige Datenmengen durchforsten und genaue Vorhersagen treffen, um Naturkatastrophen wie Hurrikane und Waldbrände vorherzusehen, bevor sie eintreten.

KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Computer Vision verwenden tiefe neuronale Netze, die zur Analyse riesiger Datensätze aus verschiedenen Arten von Quellen verwendet werden, wie z. B. Satellitenbilder, Wetterdaten und historische Aufzeichnungen. Diese Netzwerke enthalten miteinander verbundene künstliche Neuronen, die Muster und Anomalien erkennen können, die zu einer potenziellen Katastrophe führen. Durch die Verarbeitung und Analyse der riesigen Menge an gesammelten Daten mithilfe von Tools wie Big-Data-Analysen können KI-Modelle trainiert werden, um Frühwarnsysteme bereitzustellen und die Auswirkungen von Naturkatastrophen zu reduzieren.

So kann KI beispielsweise zur Vorhersage von Erdbeben-Nachbeben eingesetzt werden, indem die seismischen Daten verarbeitet werden. Google und Harvard haben ein KI-System entwickelt, das Daten von 131.000 Erdbeben und Nachbeben analysiert hat. Bei einem Test mit 30 000 Erdbebenereignissen zeigte dieses KI-System eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage von Nachbeben im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. In dem unten gezeigten Beispiel einer Nachbebenvorhersage sind die Regionen, für die Nachbeben vorhergesagt werden, rot markiert. Die schwarzen Punkte sind die Orte der beobachteten Nachbeben, und die gelbe Linie zeigt die Verwerfungen, die während des Hauptbebens zerbrochen sind.

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KI-gestützte Systeme für die Katastrophenvorsorge

Sobald eine Katastrophe vorhergesagt wurde, ist der nächste Schritt im Katastrophenmanagement die Vorbereitung. Menschliche und wirtschaftliche Verluste können durch KI-Systeme verhindert werden, die rechtzeitig und genau über die mit einer Katastrophe verbundenen Risiken informieren. Diese Erkenntnisse helfen den Behörden, sich auf Notfälle vorzubereiten und schnell zu handeln, um Leben zu retten. Zum Beispiel sind Landwirte, Fischer und Forstwirte einige der am stärksten gefährdeten Gemeinschaften, wenn es um Naturkatastrophen geht, und KI-Lösungen können diesen Gemeinschaften helfen, Verluste zu vermeiden. 

Bildverarbeitungs- und Bildanalyselösungen können auch bei der Überwachung und track von Wettermustern helfen, indem sie Satellitenbilder in Echtzeit verarbeiten. Durch die Überwachung des Verlaufs solcher Katastrophen (z. B. Wirbelstürme) können die betroffenen Gebiete besser auf sie vorbereitet werden. So hat die NASA beispielsweise Cloud Computing und Deep-Learning-Techniken auf Satellitenfotos angewendet, um track Hurrikans wie Harvey und Florence zu verfolgen. Ihr System übertraf die Standardmethoden um das Sechsfache und ermöglichte es, den Hurrikan stündlich zu verfolgen, statt wie bei herkömmlichen Methoden alle sechs Stunden.

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KI in der Katastrophenhilfe: Verbesserung von Echtzeitdaten für Rettungsteams

Eine weitere wichtige Anwendung von KI im Katastrophenmanagement ist die Unterstützung von Einsatzteams. KI-Systeme können wertvolle Echtzeitdaten liefern, wie z. B. Schadensbewertung und Verfolgung des Standorts von Menschen in Not, um Katastrophenschutzteams zu unterstützen und ihnen zu helfen, Hilfsgüter effizienter zu verteilen. Sie können auch dazu beitragen, die Bereitstellung von Hilfe für Menschen in betroffenen Gebieten zu beschleunigen und die Entscheidungen und Maßnahmen von Helfern an vorderster Front zu verbessern.

Beispielsweise werden während einer Naturkatastrophe die Notrufleitungen (wie 112) mit Notrufen überflutet. Den Einsatzteams könnten wichtige Details entgehen, wenn alle Anrufe an menschliche Vermittler weitergeleitet werden. KI kann verwendet werden, um große Mengen an Anrufen und Nachrichten in Rekordzeit zu verwalten und mehrere Funktionen mithilfe von Funktionen wie Spracherkennung und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) auszuführen. Solche Funktionen können den Kontext hinter jedem Notruf extrahieren, um genaue Informationen über die genaue Art des Notfalls und den Standort des Anrufers zu erhalten.

Diese Erkenntnisse verkürzen die Gesprächszeiten und beschleunigen die Notfallreaktion. Dasselbe System kann mit Hilfe von KI-Tools wie Computer Vision und NLP auf Social-Media-Plattformen angewendet werden.

Wie können Social-Media-Plattformen bei der Reaktion auf Naturkatastrophen helfen? Während einer Naturkatastrophe können Social-Media-Plattformen unmittelbar danach entscheidende, verwertbare Informationen enthalten. Zum Beispiel können Text-, Audio-, Bild- und Video-Informationen von den Menschen im betroffenen Gebiet auf Social Media gepostet werden. Das manuelle Verwalten und Verarbeiten all dieser Informationen ist nicht einfach, besonders wenn jede Sekunde zählt. Tools wie die AIDR-Plattform (Artificial Intelligence Digital Response) können verwendet werden, um Reaktionsverzögerungen durch die automatische Verarbeitung von Social-Media-Posts zu reduzieren. Die Plattform analysiert Texte und Bilder aus Tweets (oder anderen Social-Media-Plattformen), um relevante humanitäre Informationen zu erhalten. Katastrophenschutzorganisationen können die extrahierten Echtzeitdaten nutzen, um ihre Maßnahmen zu informieren und die Effizienz ihrer Bemühungen zu verbessern.

KI-Innovationen können auch Rettungsteams direkt an der Front unterstützen. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können dabei helfen, die Schäden in den betroffenen Gebieten anhand von Satellitenbildern und Methoden wie der semantischen Segmentierung zu bewerten, die jedes Pixel eines Bildes in bestimmte Kategorien einteilt. Nach dem Erdbeben in der Türkei nutzte das US-Verteidigungsministerium beispielsweise semantische Segmentierung und Satellitenbilder, um den Schweregrad von Infrastruktur- und Gebäudeschäden in Katastrophengebieten viel schneller zu erkennen und zu kategorisieren als mit herkömmlichen Erkennungsmethoden. Mit Hilfe dieser Methoden konnte der Prozess auf Stunden oder Minuten beschleunigt werden, so dass die Leitstelle und die Rettungsteams in den betroffenen Gebieten schneller auf die Schäden reagieren konnten.

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KI zur Bewältigung von Naturkatastrophen durch psychologische Unterstützung

Die Erholungsphase nach einer Naturkatastrophe zielt darauf ab, Gemeinschaften wiederaufzubauen und sie widerstandsfähiger zu machen. Eine der besten Möglichkeiten, dies zu tun, ist die Bereitstellung von psychologischer Unterstützung für die Menschen in den betroffenen Gebieten. Überlebende leiden nach einer solchen Katastrophe möglicherweise unter psychischen Problemen wie einer posttraumatischen Belastungsstörung (PTBS). Die PTBS-Raten nach einer Katastrophe können bis zu 40 % betragen. KI-Tools können eingesetzt werden, um betroffenen Personen zu helfen. Omdena ist beispielsweise ein Unternehmen, das psychologische Unterstützung mithilfe von KI-Chatbots anbietet.

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KI kann auch bei der Erforschung und Unterstützung der psychischen Gesundheit helfen. KI-Systeme können verwendet werden, um psychische Probleme vorherzusagen, indem sie elektronische Gesundheitsakten mit der gleichen Genauigkeit wie menschliche Experten analysieren. Forscher haben beispielsweise KI verwendet, um Social-Media-Daten zu analysieren und das Stressniveau junger Erwachsener einzuschätzen, nachdem diese ein Trauma erlebt hatten. Laut ihren Studien könnte die gleiche Technik auch angewendet werden, um die Auswirkungen von Klimakrisen und Naturkatastrophen auf die psychische Gesundheit kurz- und langfristig zu verstehen.

Vor- und Nachteile des Einsatzes von KI im Katastrophenmanagement

Nachdem wir nun erörtert haben, wie KI alle verschiedenen Prozesse des Katastrophenmanagements beeinflussen kann, wollen wir einige der damit verbundenen Vor- und Nachteile untersuchen. Hier sind einige der Vorteile des Einsatzes von KI für das Katastrophenmanagement:

• Verbesserte Koordination: KI-Systeme können verwendet werden, um die Koordination zwischen verschiedenen Behörden und Organisationen zu verbessern, die an der Katastrophenhilfe beteiligt sind, wodurch Verzögerungen und Ineffizienzen reduziert werden.

• Aufgaben automatisieren: KI kann wiederkehrende Aufgaben automatisieren, wie z. B. Dateneingabe und -analyse, wodurch menschliche Ressourcen für wichtigere Aktivitäten während einer Naturkatastrophe freigesetzt werden, wenn jede Sekunde zählt.

• Langfristige Anpassung an den Klimawandel: KI kann helfen, die Auswirkungen des Klimawandels zu erkennen und zu bewerten, so dass globale Gemeinschaften langfristige Anpassungsstrategien entwickeln können.

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Einschränkungen im Zusammenhang mit KI im Katastrophenmanagement, die es zu beachten gilt. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen der KI im Katastrophenmanagement:

• Hohe Implementierungskosten: Die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen für das Katastrophenmanagement kann teuer sein, da sie oft erhebliche Investitionen in Hardware, Software und KI-Expertise erfordert.

• Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: KI-Systeme nutzen geografische Satellitendaten, Kommunikationsdaten aus sozialen Medien und Helplines sowie weitere Quellen, um Schäden zu bewerten und track Menschen während einer Katastrophe. Dies wirft Datenschutzbedenken hinsichtlich der nicht einvernehmlichen Nutzung persönlicher Daten und einer möglichen Überwachung auf.

• Abhängigkeit von der Datenqualität: Die Vorhersagen eines KI-Modells können nur so gut sein wie die Qualität und Quantität der Daten, mit denen es trainiert wurde. Wenn KI-Modelle mit ungenauen Daten trainiert werden, kann dies zu weniger effektiven Ergebnissen führen, insbesondere in kritischen Situationen.

Abschließende Gedanken zu KI im Katastrophenmanagement

Wir haben untersucht, wie KI dazu beitragen kann, das Leben von Menschen nach einer Naturkatastrophe zu retten. Sie hilft uns bei der Vorhersage, Vorbereitung, Reaktion und Erholung von Katastrophen. KI-Tools können Erdbeben vorhersagen, Hurrikane track und die Reaktions- und Erholungsmaßnahmen bei Katastrophen verbessern. Dies trägt dazu bei, die Auswirkungen von Katastrophen auf Menschen und Infrastrukturen gleichermaßen zu minimieren. KI hat zwar viele Vorteile, wie schnellere Reaktionen und bessere Koordination, aber sie birgt auch einige Herausforderungen. Dazu gehören hohe Kosten, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Bedarf an genauen Daten. Wenn wir diese Herausforderungen angehen und berücksichtigen, können wir die Wirkung von KI beim effektiven Management von Naturkatastrophen maximieren.

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