Kann künstliche Intelligenz Naturkatastrophen vorhersagen?

Wie ist KI in die Vorhersage von Naturkatastrophen eingebunden?

Um zu beschreiben, wie KI zu Szenarien für die Wiederherstellung nach Naturkatastrophen beiträgt, ist es hilfreich, die verschiedenen Phasen einer Katastrophe zu kategorisieren. In diesem Artikel werden die folgenden vier Phasen der Planung und Wiederherstellung nach Naturkatastrophen verwendet:

1. Vorhersage und Schadensminderung.
2. Planung und Vorbereitung.
3. Reaktion.
4. Wiederherstellung (Recovery).

Im Folgenden wird jede Phase etwas genauer beleuchtet.

Vorhersage und Schadensbegrenzung

Der erste Schritt beim KI-gestützten Disaster-Recovery-Plan besteht darin, Naturereignisse und Risiken vorherzusagen, die den Geschäftsbetrieb unterbrechen könnten. Unternehmen können KI einsetzen, um aktuelle Informationsquellen zu analysieren und historische Daten zu interpretieren. Anhand dieser Daten lässt sich dann ein Bild von wahrscheinlichen zukünftigen Ereignissen zeichnen. Dies liefert Teams für Business Continuity (Geschäftskontinuität) und Disaster Recovery (BC/DR) einen Entwurf für die Entwicklung spezifischer Risikominderungstechniken.

Hier sind einige konkrete Methoden:

• Datenanalyse und Mustererkennung. KI arbeitet mit riesigen Datensätzen und durchsucht historische Informationen, um Muster zu erkennen, die mit Überschwemmungen, Windereignissen, Waldbränden, Hurrikanen und anderen Naturkatastrophen in Zusammenhang stehen. Zu den Datenquellen gehören Satellitenbilder, Niederschlagsmengen, Wolkenmuster, Windverfolgung und andere naturkatastrophenbezogene Phänomene.
• Frühwarnung. Durch die Integration von KI in Frühwarn- und Alarmsysteme kann eine automatisierte Kommunikation eingerichtet werden, um Gemeinden über potenzielle Katastrophenereignisse zu informieren und so eine schnellere Evakuierung oder andere Reaktionen zu ermöglichen.
• Geografische Informationssysteme. KI nutzt GIS-Daten, um Vorhersagen auf der Grundlage von Höhenangaben, Bevölkerungszahlen, Klimainformationen und anderen relevanten Daten zu erstellen. Dies kann dazu beitragen, Waldbrände, Überschwemmungen und andere Naturkatastrophen abzuschwächen.

Planungs- und Vorbereitungsphase

KI trägt zur Disaster-Recovery-Planung (DRP) bei, indem sie Modellierung, Risikobewertung und Ressourcenoptimierung kombiniert.

Hier sind einige konkrete Beispiele, wie KI zur Verbesserung des DR-Plans beiträgt:

• Digitale oder virtuelle Zwillinge. Unternehmen können KI-generierte Duplikate bestehender Infrastrukturen für Simulationen und Modellierungen verwenden. Diese Modelle ermöglichen realistische Vorhersagen. Außerdem lassen sich die virtuelle Infrastruktur leicht modifizieren, sodass potenzielle Ergebnisse auf der Grundlage unterschiedlicher Annahmen analysiert werden können.
• Ressourcenallokation und -optimierung. Unternehmen nutzen KI-generierte Daten, um Ressourcen zu positionieren und die Infrastruktur unter Berücksichtigung von Katastrophenschutzmaßnahmen zu planen.
• Risikobewertung und Widerstandsfähigkeit der Infrastruktur. KI kann auch Gemeinden und Unternehmen dabei helfen, Schwachstellen in der Infrastruktur zu bewerten. KI liefert zukunftsorientierte Erkenntnisse, indem sie virtuelle Modelle mit simulierten Katastrophen kombiniert, um Auswirkungen und Reaktionen zu messen.
• Kontinuierliche Verbesserung. KI nutzt Echtzeitdaten für die Nachanalyse, um zukünftige Reaktionen und Maßnahmen zur Schadensminderung auf der Grundlage großer Datensätze aus tatsächlichen Ereignissen zu verfeinern.
• Szenariobasierte Planung. KI kann umfassende und schnelle Was-wäre-wenn-Szenarien (What-If) durchspielen und so DR-Teams dabei unterstützen, Schwachstellen zu identifizieren und Reaktionen zu entwickeln.

Reaktionsphase

Eine weitere Möglichkeit für KI, das Management von Naturkatastrophen zu verbessern, ist die zeitnahe, genaue und effiziente Katastrophenreaktion. Mithilfe von Echtzeitdaten unterstützt KI die Entscheidungsträger dabei, Ressourcen sicher, effektiv und schnell einzusetzen.

Durch die Nutzung von Quellen wie sozialen Medien, Satellitenbildern und Sensoren vor Ort liefert KI ein vollständigeres Bild als es Ersthelfer jemals hatten, und ermöglicht so datengestützte strategische und taktische Reaktionen. Außerdem erleichtert sie die Kommunikation mit Opfern, Evakuierten und anderen betroffenen Bevölkerungsgruppen über automatisierte Anrufe und soziale Medien.

Betrachten Sie die folgenden Vorteile:

• Echtzeit-Folgenabschätzung. KI analysiert Echtzeitdaten, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren, und ermöglicht so aktuelle Benachrichtigungen und gezielte Hilfsmaßnahmen auf der Grundlage verwertbarer Informationen.
• Gefahrenerkennung. KI kann Bilder verwenden, um potenzielle Gefahren in einem Katastrophengebiet zu identifizieren und Rettungskräfte auf Probleme wie heruntergefallene Stromleitungen, Gaslecks, Überschwemmungen oder andere Gefahren aufmerksam zu machen.
• Situationsbewusstsein. KI bietet einen besseren Überblick über Katastrophengebiete und hilft Entscheidungsträgern, die besten Maßnahmen zu ergreifen. Außerdem ermöglicht sie eine bessere Kommunikation mit Evakuierten oder anderen betroffenen Bevölkerungsgruppen.
• Soziale Medien, automatisierte Anrufe und andere Kommunikationsformen. Durch die Integration von KI in sozialen Medien können Informationen sofort verbreitet werden. Außerdem werden Sprachbarrieren und andere potenzielle Missverständnisse vermieden.

Recovery-Phase

KI-Analysen vergangener Ereignisse identifizieren Möglichkeiten für den Wiederaufbau und Verbesserungen. Die Planung und Unterstützung nach Katastrophen, unterstützt durch KI-Erkenntnisse, trägt dazu bei, künftige Katastrophen abzuschwächen.

Mögliche KI-gestützte Recovery-Maßnahmen umfassen:

• Lokalisierung (oder Verlagerung) von Infrastruktur. KI kann empfehlen, kritische Infrastruktur wie Rechenzentren, Stromverteilungsnetze und Trinkwasserquellen an weniger schadensanfälligen Standorten wieder aufzubauen.
• Ressourcenzuweisung. Organisationen können KI nutzen, um Wiederaufbaumaßnahmen zu planen, die sich auf Projekte mit dem größten Nutzen und der größten Reichweite konzentrieren.
• Psychologische Auswirkungen und Unterstützung. Die Auswertung von sozialen Medien, medizinischen Statistiken und anderen Datenquellen durch KI hilft dabei, Trends im Bereich der psychischen Gesundheit zu erkennen, sodass Hilfsprogramme gezielt auf betroffene Gemeinden ausgerichtet werden können.

KI-Tools für Katastrophenvorhersage und -bewältigung

KI stützt sich auf verschiedene Eingaben, um Empfehlungen, Planung, Schadensbegrenzung und Reaktionen zu unterstützen. Für KI-Empfehlungen stehen zahlreiche Datenquellen und Tools zur Verfügung, darunter:

Maschinelles Lernen (ML)

KI stützt sich auf die riesigen Datensätze, die ML bereitstellt, um vielfältige und fundierte Vorhersagen zu erstellen. Diese Datensätze können historische Informationen, wissenschaftliche Analysen, Bildmaterial und Wasserdaten umfassen.

IoT-Geräte und Sensoren

KI stützt sich zudem auf Überwachungstechnologien, um Informationen über Netzbedingungen, Luftqualität, Wind, Luftfeuchtigkeit und andere aktuelle Umweltbedingungen zu sammeln. Diese Informationen dienen sowohl für Echtzeitreaktionen auf aktuelle Vorfälle als auch für Vorhersageanalysen auf der Grundlage historischer Daten.

Computersicht (Computer Vision)

Für Vorhersagen oder Echtzeitanalysen bieten Computersichttechnologien und KI-Analysen Möglichkeiten, potenzielle Katastrophen zu erkennen und darauf zu reagieren.

Natürliche Sprachverarbeitung

KI nutzt natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Informationen für die Analyse zu aggregieren, wenn sie mit Einsatzkräften, Opfern, Experten und anderen betroffenen Personen interagiert. Tools wie Chatbots und Social-Media-Scraper helfen dabei, Informationen zu sammeln.

Fallstricke bei der Verwendung von KI für die Katastrophenvorhersage

KI spielt zwar eine entscheidende Rolle im Katastrophenmanagement, BC/DR-Teams sollten sich jedoch ihrer Schwächen bewusst sein.

Zu den potenziellen Problemen gehören:

• Hohe Implementierungskosten aufgrund der erforderlichen Infrastruktur und Fachkenntnisse.
• Datenschutzgesetze.
• Abhängigkeit von der Datenqualität.
• Bedenken hinsichtlich der Datenmenge und Stichprobengröße.

Einige dieser Probleme könnten im Laufe der Zeit gelöst werden, wenn KI weiterentwickelt wird und zusätzliche historische Daten und Stichprobengrößen generiert werden. Angesichts der Dringlichkeit von Katastrophenhilfe und -bewältigung sollten Unternehmen jedoch vermeiden, neue, ungetestete KI-Tools für risikoreiche Einsätze zu implementieren.

Katastrophenvorhersage mit KI in der Praxis

Die Federal Emergency Management Agency (FEMA) dokumentiert klar, wie sie KI vor, während und nach Katastrophen im Katastrophenmanagement einsetzt. Zu den Anwendungsfällen gehören Chatbots, Verfahren, Schadensbewertungen und vieles mehr. Die FEMA bietet Einblicke in reale Fälle, die die wachsende Bedeutung von KI in der Katastrophenplanung verdeutlichen.

Einige Forscher haben die Rolle der KI im Katastrophenmanagement untersucht, indem sie tatsächliche Ereignisse mit Blick auf die Verbesserung von Strategien zur Schadensminderung und Reaktion analysiert haben. Hier sind einige Beispiele, die die Genauigkeit der KI zeigen:

• Im Jahr 2017 verwendeten Forscher der Texas A&M University Daten aus dem Hurrikan Harvey, um Verbesserungen bei der Vorbereitung und Reaktion zu modellieren.
• Im Jahr 2025 halfen Daten, die in Greenville, South Carolina, gesammelt wurden, bei der Trümmerbewertung und Ressourcenverteilung nach dem Hurrikan Helene.