Künstliche Intelligenz Hochwasserschutz KI Hochwasserschutz

Künstliche Intelligenz soll den Hochwasserschutz in Deutschland verbessern

Felix Baumann
Gabriele Zachmann, KIT

KI könnte den Hochwasserschutz in Deutschland deutlich verbessern. Wissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben ein Modell entwickelt, das präzisere Vorhersagen ermöglichen soll.

Hochwasser zählt zu den größten natürlichen Gefahren in Deutschland. Vor allem kleine Flüsse können sich bei Starkregen schnell in reißende Ströme verwandeln. Wissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben deshalb eine Methode entwickelt, die mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) den Hochwasserschutz in Deutschland deutlich verbessern soll.

Das Projekt „KI-HopE-De“ ist das erste bundesweite Hochwasservorhersagemodell für kleine Flüsse. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert die Entwicklung mit 1,8 Millionen Euro. Vor allem schmale Gewässer mit einem Einzugsgebiet zwischen fünf und 500 Quadratkilometern reagieren besonders empfindlich auf Starkregen.

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Das bedeutet: Hochwasser kann sich innerhalb kürzester Zeit entwickeln, sodass Vorwarnzeiten extrem knapp sind. Aktuelle Hochwasserwarnsysteme basieren meist auf regionalen Prognosen, die jedoch für kleinere Flüsse oft nur grobe Warnstufen ausgeben und keine präzisen Vorhersagen ermöglichen.

KI-Modell für Hochwasserschutz in Deutschland

Ziel des Projekts ist es, ein konsistentes, deutschlandweites Vorhersagemodell zu entwickeln, das auf Basis maschinellen Lernens zuverlässigere Prognosen liefert. Mithilfe von hydro-meteorologischen Daten wollen die Forscher eine KI-gestützte Datenbank aufbauen, die sowohl Messwerte als auch Wettervorhersagen beinhalten soll.

Dazu fließen Daten des KIT, des Deutschen Wetterdienstes (DWD) und verschiedener Landesumweltämtern in das Modell mit ein. Moderne Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen es, komplexe hydrologische Zusammenhänge zu erfassen und robuste Simulationen von Hochwasserereignissen zu generieren.

Erste Forschungsergebnisse zeigen bereits, dass KI-Modelle konventionellen physikalischen Modellen überlegen sein können, da sie schneller und flexibler auf veränderte Bedingungen reagieren.

Praxisnahe Entwicklung für eine schnelle Umsetzung

Ein großer Vorteil von KI-HopE-De ist die enge Zusammenarbeit mit anderen Anwendern. Behörden wie der Deutsche Wetterdienst (DWD), das Landesamt für Umwelt Rheinland-Pfalz (LfU RP) und das Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz Nordrhein-Westfalen (LANUV NRW) sind direkt in die Entwicklung eingebunden.

Dadurch wird sichergestellt, dass die neuen KI-Modelle praxisnah entwickelt und schnell in bestehende Hochwasserwarnsysteme integriert werden können. Das Projekt hat das Potenzial, die öffentliche Sicherheit erheblich zu verbessern.

Ein präziseres Hochwasser-Vorhersagesystem könnte dazu beitragen, Schäden an Menschen, Natur und Infrastruktur zu reduzieren und Kommunen besser auf extreme Wetterereignisse vorzubereiten. Langfristig könnte die KI-Technologie als neuer Standard für Hochwasservorhersagen in ganz Deutschland dienen und damit einen wichtigen Beitrag zum Schutz vor Naturkatastrophen leisten.

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Felix Baumann ist seit März 2022 Redakteur bei BASIC thinking. Bereits vorher schrieb er 4 Jahre für den Online-Blog Mobilegeeks, der 2022 in BASIC thinking aufging. Nebenher arbeitet Felix in einem IT-Unternehmen und beschäftigt sich daher nicht nur beim Schreiben mit zukunftsfähigen Technologien.