UrbanClimate nutzt Künstliche Intelligenz zur Waldbrandfrüherkennung
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Unser Pilotprojekt UrbanClimate reagiert auf die anhaltende Trockenheit: Mit Sensoren und Künstlicher Intelligenz (KI) wird ein System entwickelt, das Waldbrände früh erkennt und so zum Schutz von Umwelt und Bevölkerung beiträgt.
Die Gefahr von Waldbränden wächst, auch in der Nähe von Städten. Grund ist die anhaltende Trockenheit, die vielerorts bereits im Frühjahr kritische Werte erreicht. Das Projekt UrbanClimate des Fördervereins der Karl Kübel Schule Bensheim hat daher seinen Schwerpunkt angepasst.
Statt sich nur auf städtische Hitzeinseln zu konzentrieren, arbeitet das Team nun an einem neuen Einsatzfeld: der Brandfrüherkennung mithilfe Künstlicher Intelligenz.
Frühwarnsystem statt Wetterstation
„Unsere Technik war schon da. Wir haben sie weiterentwickelt, um auf die akute Gefahr zu reagieren“, sagen Rainer Wieland und Navin Dass aus dem Projekt. „Die Klimakrise verlangt Flexibilität, auch in der Forschung.“
Herzstück ist eine eigens entwickelte Elektronikplatine. Sie misst nicht nur Temperatur und Luftfeuchtigkeit, sondern auch Gase wie Kohlenmonoxid, Wasserstoff und flüchtige organische Verbindungen – Stoffe, die bei Bränden oder deren Vorstufen auftreten.
Die Daten werden von einem trainierten Modell ausgewertet. So erkennt das System verdächtige Muster und kann frühzeitig warnen. Erste Tests laufen in waldnahen Bereichen mit erhöhter Brandgefahr.
Robuste Technik für den Langzeiteinsatz
Damit die Sensoren über Jahre hinweg zuverlässig arbeiten, wurde die Technik für den Außeneinsatz optimiert. Ein robustes, selbst konstruiertes Gehäuse schützt die Platine. Eine leistungsstarke Batterie liefert Energie für bis zu zehn Jahre, auch an schattigen oder schwer zugänglichen Standorten.
Die erfassten Daten werden über ein energieeffizientes Funknetz übertragen, das sogenannte Low Range Wide Area Network (LoraWAN®). Über die Plattform ChirpStack können Kommunen und Bürger*innen eigene Sensoren einbinden und Daten bereitstellen. Das Projekt folgt dabei dem Open-Source-Prinzip von offenem Zugang und gemeinschaftlicher Nutzung. Eine kommerzielle Verwertung ist ausgeschlossen.
Künstliche Intelligenz für städtische Natur
Parallel entwickelt das Projektteam zwei weitere KI-Modelle. Sie sollen die Entwicklung städtischer Bäume über längere Zeiträume hinweg analysieren.
Die Umsetzung ist komplex. Vor allem Datenschutzanforderungen machen es schwierig, bestehende Softwarelösungen zu nutzen. Deshalb setzt UrbanClimate auf eigene Systeme, die lokal betrieben werden können. Ein eigens eingerichteter Server dient als erster Prototyp für den geplanten Ausbau.
Ziel ist es, langfristig einen eigenen Rechencluster zu betreiben. So wird es möglich, Künstliche Intelligenz auch für Bildungseinrichtungen und Bürgerprojekte verfügbar zu machen, ohne auf externe Cloud-Dienste zurückzugreifen.