Wissenschaftler der Universität Washington (UW) im Nordwesten der USA haben eine künstliche Intelligenz (KI) erfunden, die zwei Tage schneller die Entstehung von Blitzen vorhersagen kann als die konventionellen Technologien, die bisher eingesetzt werden. Damit soll die Ausbreitung von Bränden effektiver als bisher eingedämmt werden.
Gerade der westliche Bundesstaat Kalifornien ist von Feuern betroffen, die jedes Jahr astronomische Schäden anrichten, die 2021 besonders schlimm waren. Vier Feuer, die im laufenden Jahr ausgebrochen waren, zählten zu den 20 größten Bränden in dem US-Bundesstaat seit Beginn der Aufzeichnungen im Jahr 1932.
Wie die Hochschule mitteilt, beruht die Technologie auf Computer-Algorithmen, die sich selbst entwickeln, ohne dass sie vom Menschen programmiert werden – sogenanntes Maschinelles Lernen. Die neue Technologie orientiert sich an der Analyse der Entstehung von Blitzen, die sich früher bereits entladen haben, und greift auf das internationale Netzwerk „World Wide Lightening Location Network“ (WWLLN) zurück, das Daten über das Naturereignis sammelt. Dort finden sich alle Blitze, die weltweit seit dem Jahr 2008 beobachtet worden sind.
„Nach unserer Einschätzung ist unsere Arbeit ist die erste, die zeigt, dass die Algorithmen für Maschinelles Lernen für die Vorhersage von Blitzen verwendet werden können“, sagt Daehyun Kim, Professor an der UW. „Allerdings benötigt das Maschinelle Lernen eine Menge Daten“, so der Wissenschaftler. „Und noch vor fünf Jahren hätten wir nicht genug davon aufbringen können, sogar das WWLLN hat nicht genug hergegeben“, sagt der Forscher.
Hurrikan Ida mit Schaden von bis zu 32 Milliarden Dollar
Zur Einordnung: Im laufenden Jahr gab es weltweit besonders viele Naturkatastrophen, die auf den Klimawandel zurückzuführen waren. Und besonders die USA haben hier im Fokus gestanden. Das hat keiner so richtig beachtet, weil sich alle auf die Pandemie konzentriert haben. Doch haben weltweit zehn andere Katastrophen, zu denen neben Waldbränden auch Hochwasser und Schlammlawinen gehörten, global einen Gesamtschaden von 105 Milliarden Dollar verursacht. Dies geht aus dem jährlichen Bericht der britischen Hilfsorganisation Christian Aid hervor.
Wirtschaftlich besonders schlimm waren allerdings nicht die Brände in Kalifornien, sondern der Hurrikan Ida, der einen Schaden zwischen 30 und 32 Milliarden Dollar angerichtet hat. Und dafür gibt es bisher noch keine KI, die ihn vorhersagen könnte.
Doch zeigen sich die Wissenschaftler der Universität Washington auch hier optimistisch: „Das Projekt ermutigt, auch am Einsatz von Maschinellen Lernen für andere Wetter-Vorhersagen zu forschen – beispielsweise für Tornados oder Hagelgewitter“, fügt Wie-Yi-Cheng hinzu, ein weiterer Wissenschaftler, der an der Forschung für die Blitz-KI beteiligt war. Möglicherweise präsentieren sie ebenso in diesem Bereich schon bald neue Ergebnisse. Angesichts der Schäden, die dadurch verursacht werden, wäre das auch bitter nötig.
Auch Deutschland und Österreich wollen beim Katastophenschutz verstärkt KI einsetzen. Dazu gehört das Projekt AIFER, das ein System entwickelt, das am Beispiel eines Hochwasserszenarios mit Hilfe von künstlicher Intelligenz die Lage erfasst und auswertet. Dabei sollen unterschiedliche Daten von Satelliten, Flugzeugen, Drohnen sowie Daten aus sozialen Netzwerken ausgewertet, zusammengefasst und in Echtzeit aufbereitet werden.
