Katastrophenereignisse und Großschadenslagen wie beispielsweise Hochwasser, Waldbrände, extreme Schneelagen oder Stürme stellen den Katastrophenschutz vor große Herausforderungen hinsichtlich (1) Verfügbarkeit und Verwendung von echtzeitnaher und großflächiger Information zur Lageerfassung und -einschätzung, (2) Auswertung der Daten in naher Echtzeit und (3) Fusion von abgeleiteten Informationsebenen für intuitive, transparente und fokussierte Entscheidungsunterstützung. Hieraus ergeben sich folgende Problemstellungen:
P1: Mangel an KI-gestützten, automatisierten Algorithmen für die Analyse von innovativen Datenquellen zur Unterstützung bei der Lageerfassung und -einschätzung.
P2: Fehlen von zuverlässigen KI-Methoden für die Fusion von Informationsebenen aus der Analyse von Erdbeobachtungs- und Internetdaten im Katastrophenschutz.
P3: Weitgehend vernachlässigte Betrachtung von rechtlichen, soziologischen und ethischen Rahmenbedingungen bzgl. der verwendeten Daten und KI-Methoden.
P4: Häufig nicht-bedarfsorientierte Forschung, die für Endanwender oft kaum nutzbare Ergebnisse liefert.
P5: Mangelhafte Berücksichtigung der Integrierbarkeit von Projektentwicklungen in bestehende, bewährte Prozesse im Katastrophenschutz.
AIFER adressiert alle genannten Problemstellungen zur Gewährleistung ziviler Sicherheit und einer besseren Informationslage im Katastrophenschutz. Lösungsansätze:
L1: Erforschung von erklärbaren KI-Algorithmen, die Informationen aus Erdbeobachtungs- (z.B. Satellitendaten, Luft- und Drohnenbildern) und Internetdaten (z.B. geo-sozialen Medien, Nachrichtenartikeln, Google Trends) automatisiert extrahieren.
L2: Erforschung eines KI-basierten Algorithmus für die Fusionierung von Informationen aus Analysen von Erdbeobachtungs- und Internetdaten.
L3: Rechtliche, soziologische und ethische Fragestellungen werden eingehend untersucht und mit Hilfe eines Ethical Board beleuchtet und reflektiert.
L4: Bedarfe von Endanwendern werden strukturiert wissenschaftlich erhoben und untersucht, sowie in die technischen Forschungsaktivitäten eingebunden.
L5: Validierung und Integrierbarkeit der Ergebnisse wird durch die Einbindung von Endanwendern und eine praxisnahe Erprobung in einer TRL4-Testumgebung erreicht.
Dabei adressiert AIFER vorrangig das Katastrophenszenario Hochwasser mit der Analyse von zwei historischen („cold“) und einem aktuellen Echtzeit-Anwendungsfall („warm“). Die Übertragbarkeit auf andere Katastrophenszenarien wird an Hand von Waldbrand-, Sturm-und extremen Schneefallereignissen, aufgezeigt.
ProjektleiterIn / Name und Institut/Unternehmen
Assoz.-Prof. Dr. Bernd Resch, Universität Salzburg, Fachbereich Geoinformatik – Z_GIS
Auflistung der weiteren Projekt- bzw. KooperationspartnerInnen
Österreichische Konsortialpartner
Universität Salzburg, Fachbereich Geoinformatik – Z_GIS
Institut für empirische Sozialforschung GmbH
Johanniter Österreich Ausbildung und Forschung gemeinnützige GmbH
Österreichisches Rotes Kreuz – Landesverband Salzburg
Spatial Services GmbH
Deutsche Konsortialpartner
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Universität Kassel
Bundesanstalt Technisches Hilfswerk (THW)
Bayerisches Rotes Kreuz
Disy Informationssysteme GmbH
Assoziierte Partner
Ärzte ohne Grenzen (MSF)
Rotes Kreuz Tirol
Rotes Kreuz Wien
Name / Institut oder Unternehmen
Universität Salzburg, Fachbereich Geoinformatik – Z_GIS
Kontakt
Assoz.-Prof. Dr. Bernd Resch
Universität Salzburg, Fachbereich Geoinformatik – Z_GIS
Schillerstraße 30
A-5020 Salzburg
Tel: +43-662-8044-7551
Fax: +43-662-8044-7560
E-mail: bernd.resch@sbg.ac.at
Website: zgis.at
Projekt-Website: https://giscience.zgis.at/aifer
