Drahtlose AI-Sensoren können frühzeitig vor Waldbränden warnen

Wenn Waldbrände frühzeitig erkannt werden, sind sie viel leichter zu bekämpfen. Vernetzte KI-Sensoren verschaffen der Feuerwehr einen Vorsprung.

Autor Mark Newton:

Übersetzung Sarah-Indra Jungblut, 19.09.22

Naturkatastrophen, die auf den vom Menschen verursachten Klimawandel zurückzuführen sind, sind weltweit immer häufiger zu beobachten. Vor allem Waldbrände fügen Ökosystemen und Gemeinden großen Schaden zu und setzen große Mengen CO2 frei.

Um Waldbrände wirksam zu bekämpfen, ist es wichtig, frühzeitig einzugreifen. Breiten sich Brände aus, wirken sie sich nicht nur auf immer größere Gebiete aus, sondern entwickeln auch immer mehr Hitze. Werden Waldbrände zu „Megabränden“, kann die Hitze darin so groß werden, , dass sie sich nicht mehr löschen lassen. Kalifornische Feuerwehrleute stellten bei riesigen Bränden im Jahr 2021 fest, dass ihr aus der Luft abgeworfenes Wasser verdampfte, bevor es den Boden erreichte.

Ein Berliner Startup hat eine neue Technologie entwickelt, die Feuerwehrleuten hoffentlich einen Vorsprung verschaffen wird wenn es darum geht, Waldbrände frühzeitig zu erkennen und zu löschen. Das Frühwarn-System von Dryad Networks besteht aus vernetzten Internet-of-Things (IoT)-Sensoren, die die Luft „riechen“ und Informationen darüber liefern können, wo sich Brände entwickeln und wie sie sich ausbreiten könnten.

Ihre solarbetriebenen Sensoren, die sogenannten Silvanets, verwenden ein KI-System, um abnormale Gasmuster, wie zum Beispiel einen Anstieg von Wasserstoff, sowie Variablen wie Temperatur, Feuchtigkeit und Luftdruck zu erkennen. Diese Daten können dann über die LoRaWAN-Technologie (Long Range Wide Area Networks mit geringem Stromverbrauch) an Feuerwehr- und Rettungsteams gesendet werden. Selbst in Gebieten mit wenig oder gar keinem Mobilfunknetz kann die Satellitenfunkverbindung des Silvanet Informationen, einschließlich Koordinaten und Karten, mit einer Genauigkeit von 10 Metern an die Feuerwehrleute weitergeben. All dies soll innerhalb von 30 bis 60 Minuten passieren, so dass den Feuerwehrleuten genügend Zeit bleibt, um Brände im Anfangsstadium mit kleineren, mobileren Geräten zu löschen.

Derzeit führt Dryad Networks ein Pilotprojekt in den Wäldern rund um Berlin durch (auch hier sind im Sommer 2022 Waldbrände ausgebrochen) und verfeinert die Produktionstechniken und den Umfang seiner Sensoren.

Obwohl der Schwerpunkt auf der Entwicklung eines Frühwarnsystems für Waldbrände liegt, könnten die Sensoren von Dryad auch in anderen Bereichen eingesetzt werden, zum Beispiel in der Forstwirtschaft und sogar in der Landwirtschaft.

Die Ausbreitung von Waldbränden

Wälder, die in Flammen aufgehen, sind eine ständige und wachsende Gefahr. Die UNO geht davon aus, dass die Zahl der Waldbrände bis 2030 um 14 Prozent und bis 2050 um 30 Prozent zunehmen wird. Das NASA Earth Observatory zeigt jeden Monat das Ausmaß der Waldbrände – und jeden Tag brennt irgendwo ein Wald. Nach Angaben des National Interagency Fire Center gibt es allein in den USA jedes Jahr bis zu 70.000 Waldbrände.

Langfristig gesehen spielen Waldbrände eine wichtige Rolle für die Gesundheit der Ökosysteme, da sie alte Vegetation beseitigen, neuen Pflanzen die Möglichkeit geben, Wurzeln zu schlagen, und wichtige Nährstoffe liefern, von denen sich die neuen Pflanzen ernähren können. Der Mensch hat diese natürlichen Zyklen jedoch gestört und ihre Intensität erhöht. Natürliche Brände brennen in der Regel mit geringer Hitze, und viele Bäume in von Natur aus brandgefährdeten Gebieten haben Möglichkeiten entwickelt, sich selbst zu schützen. Doch heute werden etwa 85 Prozent der Waldbrände vom Menschen ausgelöst in massiv forstwirtschaftlich genutzten Gebieten, die keine derartigen Schutzmechanismen entwickelt haben, da hier auf gewinnmaximierende Monokultur gesetzt wird.

Außerdem haben die durch diese Brände verursachten Schäden zugenommen. Wärmere, trockenere Sommer bedeuten, dass sich die Brände mit erschreckender Geschwindigkeit ausbreiten können, wodurch größere Brandflächen entstehen. In einigen Bundesstaaten der USA haben Flächen mit schweren Brandschäden seit den 1980er Jahren um bis zu 23 Prozent zugenommen. Die Geschwindigkeit der Brände stellt auch die Feuerwehr vor große Herausforderungen und schränkt die Fluchtmöglichkeiten von Wildtieren und Einheimischen ein. Die UNO erwartet, dass die Zahl der Waldbrände bis 2030 um 14 Prozent und bis 2050 um 30 Prozent zunehmen wird.

Traditionelle Feuerwarnsysteme – wie zum Beispiel Feuerwachtürme – beruhen auf der Beobachtung von Menschen, die den Rauch oft aus vielen Kilometern Entfernung wahrnehmen. Zu diesem Zeitpunkt kann das Feuer bereits ein beträchtliches Ausmaß erreicht haben. Der Vorteil des Dryad-Systems soll darin bestehen, dass Brände in der Schwelbrandphase erkennt werden können – zu einem Zeitpunkt, an dem sie viel leichter zu löschen sind.

Ein Frühwarnsystem aus KI-Bojen zum Schutz der Wale

Um Wale besser schützen zu können, setzt die chilenische Blue Boat Initiative auf neuartige Bojen, die die Meeresriesen mithilfe von KI aufspüren.

Können wir mithilfe von KI mit Pottwalen „sprechen“?

Ein multidisziplinäres Projekt nutzt maschinelles Lernen, um die komplexen Rufe der Pottwale zu entschlüsseln. Sind wir damit auf dem Weg, mit den faszinierenden Meeresriesen zu kommunizieren?

ThermoTerra kann deine Wohnung mit natürlicher Luftfeuchtigkeit heizen und kühlen

Luftfeuchtigkeit ist überall um uns herum - und ist bisher eine Energiequelle, die kaum genutzt wird. Ein israelisches Startup macht sich die Luftfeuchtigkeit für das Heizen von Häusern zunutze.

Open-Source-KI berechnet den Kohlenstoffgehalt jedes einzelnen Baumes

Für viele Regierungen/ Aufforstungsbemühungen genau zu bewerten ist schwierig. Die Plattform CTrees will für Transparenz sorgen.

Virtuelle Kraftwerke: Stromerzeuger*innen und -verbraucher*innen werden zu Energiegemeinschaften

Mithilfe Virtueller Kraftwerke (VPP) entstehen neue, dezentrale Energiegemeinschaften, die mit 100 Prozent Erneuerbaren Energien die Energiewende vorantreiben.

KI-Technologie führt zu Durchbruch in der Entwicklung plastikfressender Enzyme

Könnten speziell entwickelte Enzyme schon bald zum Abbau unserer Plastikmüllberge eingesetzt werden?

Für mehr Transparenz und gegen gelernte Vorurteile – neues Open-Source-Sprachmodell

Bisher lag die Entwicklung KI-basierter Technologien zum Erkennen von Text und Sprache in der Hand großer Technologieunternehmen. Mit BLOOM soll das transparenter gestaltet werden.

EIBA
EIBA – Eine KI unterstützt bei der Kreislaufwirtschaft

Im Projekt EIBA wird eine KI entwickelt, die Altteile identifiziert und so dabei hilft, Produkte wiederzuverwerten.