Forschung 02.08.2022, 10:31 Uhr

Künstliche Intelligenz dämmt Waldbrände ein

Die neue Plattform Sage soll die Ausbreitung von Wald- und Wiesenbränden vorhersagen und so die Feuerwehr unterstützen. Ein Vorteil des Systems ist seine Fähigkeit, Daten direkt vor Ort zu verarbeiten.
Mit Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen soll die Ausbreitung von Wald- und Wiesenbränden vorhergesagt werden
(Quelle: Argonne National Laboratory/Rajesh Sankaran)
Mit Mehrkanalsensorik und fortschrittlichen Computertechnologien unter Einschluss von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz, die von der neuen Plattform «Sage» bereitgestellt werden, lässt sich die Ausbreitung eines Wald- und Wiesenbrandes vorhersagen, sodass sich die Feuerwehr frühzeitig darauf einstellen kann. Das System haben Forscher vom Argonne National Laboratory (ANL) entwickelt.

Datenverarbeitung im Feld

Das neue System zeichnet sich nicht zuletzt dadurch aus, dass die gewaltigen Datenmengen, die die eingesetzten Sensoren sammeln, direkt vor Ort verarbeitet werden, statt sie zunächst in eine Zentrale zu übertragen. Rajesh Sankaran und sein Team haben Sage kürzlich bei einem Brand der Konza-Hochgrasprärie in Kansas, der kontrolliert gelegt worden war, getestet. Dabei konnte eine gigantische Menge an Daten gesammelt werden, die 60 DVDs gefüllt hätten. Die Bewegung des Feuers und auch jene des Rauches wurden registriert.
Die Daten nutzen die Forscher, um einen maschinellen Lernalgorithmus zu bilden, der das Verhalten anderer Brände in Echtzeit analysieren kann. «Wenn es um Waldbrände geht, ist die Zeit von entscheidender Bedeutung. Oft bleibt keine Zeit, um Daten aus dem Feld, wo Hochgeschwindigkeitskonnektivität ein Problem darstellen könnte, ins Labor zu verschieben. Mit Sage erhalten wir die relevanten Informationen, die wir benötigen, um einen Brand optimal zu bekämpfen», unterstreicht Sankaran.

Autor(in) Wolfgang Kempkens, pte




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