Was Kann KI Angesichts Wütender Waldbrände Tun?
Um das Problem der Waldbrände, die nicht beseitigt werden können, zu lösen, kann KI-Technologie in Kombination mit Satellitenbildern im Rahmen der Katastrophenhilfe zeitnahe und fundierte Erkenntnisse liefern und so dazu beitragen, die Verluste zu minimieren.
Am 4. April kam bei dem Waldbrand in Liangshan, Sichuan, ein weiterer Mensch ums Leben. Damit stieg die Gesamtzahl der bei dieser grausamen Katastrophe getöteten Feuerwehrleute auf 31. Das ist eine traurige Zahl.
Waldbrände lassen sich nicht völlig vermeiden und in Berichten wird immer wieder von enormen Schäden berichtet, die durch Brände entstehen. Gibt es also eine Möglichkeit, Waldbränden zu widerstehen?
Bei der Katastrophenhilfe ist es von entscheidender Bedeutung, rechtzeitig umfassende und genaue Informationen zu erhalten, um eine rationale Ressourcenverteilung zu erreichen. Jetzt kommt KI-basierte Technologie ins Spiel, die uns im Wettlauf gegen die Zeit helfen und mehr Leben retten und Verluste verringern kann.
Vielleicht kann uns KI beim nächsten Waldbrand helfen, ihn zu bekämpfen.
KI-Technologie im Einsatz bei Bränden
Während der verheerenden Waldbrände im vergangenen Jahr in Kalifornien beteiligte sich ein Unternehmen namens CrowdAI mithilfe von Satellitendaten und integrierter Bildverarbeitungstechnologie an den Rettungsmaßnahmen.
CrowdAI verwendet Satellitenbilder von Spacenet und Deepglobe sowie Daten von DigitalGlobe und Planet Labs, um faltende neuronale Netzwerke zu trainieren.
Es dauert nur eine Sekunde, das Ausmaß der Katastrophe vorherzusagen und einzuschätzen. Anschließend können die Ergebnisse der Einschätzung an die Rettungsleitstelle gemeldet werden, um die Rettungsressourcen wissenschaftlich zuzuweisen und wissenschaftlichere Rettungspläne zu formulieren.
Mithilfe des maßgeschneiderten Deep-Learning-Modells von CrowdAI wurde die Kennzeichnung neben herkömmlichen Wohngebäuden auch auf eigenständige Strukturen wie Carports, Geräteschuppen und Scheunen ausgeweitet.
Bei diesem Brand hatte das KI-Modell die Struktur anhand von Satellitenbildern identifiziert und die Schadensstelle anhand eines Vergleichs von Bildern vor und nach der Katastrophe mit roten Punkten markiert.
Durch die Ausweitung auf das gesamte Gebiet kann die Schwere der Katastrophe anhand der Anzahl der markierten Punkte bestimmt und der Grad der Katastrophe durch unterschiedliche Farben unterschieden werden.
Und schließlich kann die Markierung in Google Earth oder ArcGIS als Orientierungshilfe für Katastrophenhilfe und Wiederaufbau dienen.
Devaki Raj, Gründer und CEO von CrowdAI, sagte zum anhaltenden Streben nach Geschwindigkeit bei Einschätzungen: „Wenn eine Katastrophe eintritt, müssen wir schnell Vorhersagen treffen, und deshalb brauchen wir diese Geschwindigkeit.“
Viele Rettungskräfte und Regierungsbeamte nutzen diese schnell generierten Daten, um Rettungsmaßnahmen rationaler zu koordinieren und so die Effizienz bei der Lösung kritischer Probleme zu verbessern.
Um die Katastrophenbewertung so genau wie möglich durchführen zu können, war mit früheren Methoden ein umfangreiches Datentraining erforderlich. Jigar Doshi, Leiter für maschinelles Lernen bei CrowdAI, erwähnte jedoch: „Da die Technologie der maschinellen Bildverarbeitung bereits sehr ausgereift ist, müssen wir kein großes Modell (für Katastrophenbedingungen) trainieren, um effektive Bewertungen durchzuführen.“
Satellitendaten für eine humanistische Pflege unter Anleitung von KI
CrowdAI verwendet Satellitenbilder und andere Technologien wie Computer Vision, um Datendienste bereitzustellen. Der kleine Unterschied besteht darin, dass sie ihre Energie hauptsächlich auf Naturkatastrophen konzentrieren.
CrowdAI hat außerdem mit Facebook AI zusammengearbeitet, um die Schadensbewertung durch Hurrikane und Waldbrände zu untersuchen. Ihre Forschungsergebnisse „Von Satellitenbildern zu Erkenntnissen über Katastrophen“ wurden auch von der NeurIPS-Konferenz angenommen.
(https://aiforsocialgood.github.io/2018/pdfs/track1/23_aisg_neurips2018.pdf)
In der Studie wurden mit ihrer Forschung überzeugende Ergebnisse erzielt: Sie erreichte eine Genauigkeit von 88,8 % bei der Identifizierung der durch den Hurrikan Harvey 2017 in der Nähe von Texas beschädigten Straßen und eine Genauigkeit von 81,1 % bei der Identifizierung der durch den Brand in Santa Rosa beschädigten Gebäude.
Im Hinblick auf die Katastrophenvorhersage erforscht CrowdAI auch prädiktive Katastrophenmodelle. Es wird gesagt, dass sie aktiv versuchen, Deep-Learning-Tools zu entwickeln, die Satellitenbilder übertreffen können, indem sie Daten wie Wind, Niederschlag und soziale Medien integrieren.
KI im Kampf gegen Waldbrände auf dem Vormarsch
Neben CrowdAI unternehmen auch andere Unternehmen und Organisationen ähnliche Anstrengungen.
The Nature Conservancy nutzt kleine Satellitenbilder und KI-Technologie, um Werkzeuge zur Waldbrandbekämpfung einzuführen. Mithilfe hochauflösender Bilder, die von einer großen Zahl kleiner Satelliten aufgenommen werden, lässt sich der Zustand der Wälder in Echtzeit überwachen. Durch die Analyse der KI-Daten sind rechtzeitige Präventions- und Warnmaßnahmen möglich.
Es gibt auch ein Unternehmen namens Salo Science, das KI-Technologie zur Untersuchung der Waldbrandrisikobewertung einsetzt. Auch das von ihnen entwickelte KI-Produkt basiert auf Satellitenbildern und -daten. Durch die Analyse des Zustands der Bäume, des Geländes, der Topografie, der brennbaren Materialien und anderer Faktoren liefert es den Feuerwehrleuten regionale topografische Karten des Waldes und Daten zu Risikoindikatoren. Helfen Sie ihnen, im Ernstfall bessere Entscheidungen zu treffen.
Darüber hinaus schreitet auch die Forschung an Feuerwehrrobotern voran. In einem Bericht von vor einiger Zeit wurde berichtet, dass der Xiaoshan-Feuerwehrroboter bei einem Brand hervorragende Leistungen erbrachte. Es eilte zum Brandherd, erkundete den Weg und arbeitete mit den Feuerwehrleuten zusammen, um den Brand schließlich erfolgreich zu löschen. Allerdings sind Feuerwehrroboter noch nicht intelligent genug, um mit komplexem Gelände zurechtzukommen und können derzeit keine Katastrophenhilfe alleine leisten.
Vielleicht können diese Anwendungen in Kombination mit KI oder Robotern schon bald verheerende Brände eindämmen.
Google und das McKinsey Global Institute haben einen Bericht über Fälle erstellt, in denen KI der Menschheit zugutekommt. In dem Bericht heißt es: „KI kann eine präzisere Rettung und Notfallvorsorge ermöglichen, ist schneller als menschliche Rettung und hat ein breiteres Anwendungsspektrum.“
Ich freue mich auf den Tag, an dem KI das Feuer zähmen kann!