Data4Human: Hilfsorganisationen setzen auf Erdbeobachtung und Künstliche Intelligenz

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© GeoEye-1 data, processed by DLR
Eine automatisierte Analyse von GeoEye-1-Daten zeigt den Grad der Zerstörung nach dem Erdbeben in Haiti im Jahr 2010.

Im Projekt „Data4Human“ arbeiten Forschende des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt an Datendiensten für Einsatzkräfte von humanitären Organisationen. Das Ziel: schnelle Informationen und präzise Entscheidungsgrundlagen.

Autor Monika Rech-Heider, 30.04.20

Übersetzung Monika Rech-Heider:

Wenn es weltweit eines in überbordender Fülle gibt, dann sind es Daten. Doch gerade in der humanitären Hilfe sind Informationen, die wichtige Entscheidungen fundieren können, Mangelware. Die Frage ist, wie werden aus Daten wertvolle Informationen, die die Grundlage für Entscheidungen bieten? Und wie kommen diese Informationen an die Akteure in Krisengebieten, die auf schnelle und räumlich präzise Informationen angewiesen sind?

Um verschiedene Einzelprojekte zur Unterstützung internationaler Nothilfe zu bündeln, hat das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) im Jahr 2019 die Initiative „Humanitäre Technologien“ etabliert, in der Technologien aus der Luft- und Raumfahrt in Entwicklungszusammenarbeit und internationaler Nothilfe eingesetzt werden sollen. Innerhalb dieses jungen Bereichs hat das DLR nun gemeinsam mit Hilfsorganisationen das Projekt „Data4Human“ ins Leben gerufen. An dem Projekt beteiligt sind unter anderem Human Rights Watch, das Deutsche Rote Kreuz, das World Food Programme (WFP), das United Nations Development Programme (UNDP) sowie das Humanitarian Team der Open Street Map.

Das Besondere an Data4Human: Die Hilfsorganisationen definieren ihren Bedarf an dringend benötigten Informationsdiensten und das DLR bringt seine Expertise aus seinen Instituten, der Erdbeobachtung und der Datenanalysen ein, um Lösungen zu entwickeln, die auf die Bedürfnisse der Organisationen zugeschnitten sind. Zum Einsatz kommen hierfür Erdbeobachtungsdaten, Radar- oder optische Daten der Sentinel-Satelliten oder Informationen aus dem Europäischen Umweltbeobachtungssystem COPERNICUS.

Technologieschub aus Erd- plus Internetbeobachtung

Zu theoretisch? Einige Beispiele: Das Deutsche Rote Kreuz beginnt mit seiner Arbeit häufig, wenn die Informationslage noch unzureichend ist. Wo genau erfordern die Auswirkungen eines Erdbebens schnelle Hilfsmaßnahmen? In welchen Regionen treten die schwersten Schäden nach einer Überflutung auf? Hier setzt der „vielleicht dynamischste Ansatz“ von Data4Human an, so DLR-Projektleiterin Dr. Anne Schneibel.

Forschende aus den DLR-Instituten Earth Observation Center (EOC), dem Zentrum für satellitengestützte Kriseninformation (ZKI) und dem Institut für Datenwissenschaften werten mithilfe selbstlernender Algorithmen automatisiert und schlagwortbasiert soziale Medien, Nachrichtenseiten, Newsrooms und Plattformen wie Twitter aus und stellen Ortsbezüge her. Kombiniert mit geographischen Informationen aus Fernerkundungsdaten und Luftbildern sollen dem Deutschen Roten Kreuz die „Hot Spots“ von Katastrophen in Form digitaler Karten geliefert werden. Die Helfer*innen sollen so in die Lage versetzt werden, Hilfsmaßnahmen exakt an die richtigen Stellen zu liefern. Bernadette Jung von der DLR-Kommunikation erwartet durch die Kombination von „physikalischer“ Erdbeobachtung durch Satelliten mit der „digitalen“ Erdbeobachtung im Internet einen regelrechten Technologieschub, der auch Geflüchtetenströme oder Menschenrechtsverletzungen sichtbar machen könnte.

Künstliche Intelligenz findet zerstörte Infrastruktur

Ein zweites Beispiel liefert das World Food Programme der UN. Auch hier benötigen die Mitarbeitenden in Katastrophenfällen schnelle und präzise Informationen, wo und in welchem Ausmaß Infrastruktur wie Straßen, Schienen oder Brücken zerstört wurden. Durch den Einsatz von Satellitendaten und Luftbildern soll Data4Human eine Lösung schaffen, um mithilfe intelligenter Algorithmen aus den Erdbeobachtungsdaten automatisiert und zeitnah Lage und Grad der zerstörten Infrastruktur aufzuzeigen. Im Foto unten ist zu sehen, wie Gebäudeschäden automatisch erfasst werden – mittels intelligenter Datenverarbeitungsmethoden aus der Fernerkundung. Das Beispiel hier zeigt Schadenanalysen zu mehreren Naturkatastrophen in den USA, vor und nach den Hurricanes Florence und Matthew, einer Flutkatastrophe im mittleren Westen sowie dem Buschfeuer von Santa Rosa. Für die Auswertung nutzten die DLR-Experten den öffentlichen xView2-Datensatz.

© xView2 data, processed by DLR Automatische Schadensanalyse von Gebäudeschäden mittels intelligenter Datenverarbeitungsmethoden aus der Fernerkundung

Informationen solcher Art dienen den Planer*innen ebenfalls als Grundlage, um Einsatzkräfte rasch und gezielt zu koordinieren. Laut Dr. Anne Schneibel waren die ersten Ergebnisse mit Testdaten erfolgreich. Bis Ende des Jahres 2021 wollen die Forschenden ein einsatzfähiges Produkt abliefern. Die Produktpalette aus Data4Human soll darüber hinaus auch beim Monitoring von Wiederaufbaumaßnahmen oder der Wirksamkeit humanitärer Hilfe eingesetzt werden. Das Ziel ist, möglichst viele Organisationen mit diesen Werkzeugen auszustatten.

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Dieser Artikel ist Teil des Dosssiers „Künstliche Intelligenz – Können wir mit Rechenleistung unseren Planeten retten?“. Alle Artikel des Dossiers findest du hier: Dossier KI

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