{"id":440317,"date":"2024-11-27T13:57:03","date_gmt":"2024-11-27T12:57:03","guid":{"rendered":"https:\/\/hier-luebeck.de\/?p=440317"},"modified":"2024-11-27T13:57:03","modified_gmt":"2024-11-27T12:57:03","slug":"ki-satellitenbilder-zeigen-ueberschwemmung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hier-luebeck.de\/index.php\/ki-satellitenbilder-zeigen-ueberschwemmung\/","title":{"rendered":"KI-Satellitenbilder zeigen \u00dcberschwemmung"},"content":{"rendered":"

pressetext (pte\/pts) \u00b7 Cambridge \u00b7 Originalbild (oben) und potenzielle Folgen eines Unwetters mit \u00dcberschwemmungen (Fotos: mit.edu) Neueste Technologie macht zu erwartende Folgen von Unwettern fr\u00fchzeitig f\u00fcr Menschen sichtbar. Verheerende \u00dcberflutungen durch Starkregen lassen sich dank eines neuen Vorhersagemodells von Forschern des Massachusetts Institute of Technology<\/a> (MIT) virtuell im Vorfeld darstellen. Damit k\u00f6nnen Menschen, die von solchen Ereignissen in Zukunft betroffen sein k\u00f6nnten, rechtzeitig mit entsprechenden Gegenma\u00dfnahmen Vorsorge treffen.<\/p>\n

Kombination von KI und Physik<\/strong><\/p>\n

Die Forscher um Bj\u00f6rn L\u00fctjens erstellen quasi Satellitenbilder aus der Zukunft, und zwar so, wie sie nach schweren Unwettern aussehen werden. Diese sogenannte „Earth Intelligence Engine“ kombiniert ein generatives Modell der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) mit einem physikbasierten Hochwasser-Prognosemodell, um realistische Bilder einer Region aus der Vogelperspektive zu erstellen. Diese zeigen, wo angesichts der St\u00e4rke eines aufkommenden Unwetters mit \u00dcberschwemmungen zu rechnen ist.<\/p>\n

Im Test hat das Team die Methode auf die texanische Millionenstadt Houston angewendet und virtuelle Satellitenbilder erstellt, die zeigen, wie bestimmte Regionen der Stadt nach einem Unwetter aussehen w\u00fcrden, der mit dem Hurrikan „Harvey“ vergleichbar ist. Dieser suchte die Region 2017 heim. Die Experten verglichen diese generierten Bilder mit tats\u00e4chlichen Satellitenaufnahmen, die von denselben Regionen nach Harvey aufgenommen wurden. Die \u00dcbereinstimmung war frappierend. Allein mit KI gelang es nicht. Bei dieser Variante wurden \u00dcberschwemmungen in Regionen dargestellt, in denen wirklich nichts passieren kann.<\/p>\n

Menschen vom Risiko \u00fcberzeugen<\/strong><\/p>\n

„K\u00fcnftig k\u00f6nnen wir dieses Prognosemodell bei einem heraufziehenden Hurrikan einsetzen, um gef\u00e4hrdete Gebiete auszumachen“, so L\u00fctjens. Das k\u00f6nne Bewohner dazu bringen, gef\u00e4hrdete Gebiete rechtzeitig zu verlassen oder Schutzma\u00dfnahmen zu ergreifen. „Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen besteht darin, die Menschen zur Evakuierung zu bewegen, wenn sie in Gefahr sind“, unterstreicht L\u00fctjens. Die Bilder k\u00f6nnten sie von der Notwendigkeit \u00fcberzeugen.<\/p>\n

Die Entwickler nutzen ein sogenanntes „Conditional Generative Adversarial Network“, eine Art maschinelles Lernverfahren, das mithilfe zweier konkurrierender neuronaler Netzwerke realistische Bilder erzeugt. Das erste wird anhand von Paaren realer Daten trainiert, etwa anhand von Satellitenbildern vor und nach einem Hurrikan. Das zweite wird dann darauf ausgerichtet, zwischen echten Satellitenbildern und vom ersten Netzwerk erstellten, synthetisierten Bildern zu unterscheiden.<\/p>\n

Jedes Netzwerk verbessert seine Leistung automatisch auf der Grundlage des Feedbacks des anderen, hei\u00dft es. Die Idee ist also, dass ein solches Verfahren letztlich synthetische Bilder hervorbringt, die von echten Bildern nicht zu unterscheiden sind. Auf diese Weise sollen Satellitenbilder k\u00fcnftiger \u00dcberschwemmungen entstehen, die vertrauensw\u00fcrdig genug sind, um Entscheidungen dar\u00fcber zu treffen, ob Menschen evakuiert werden m\u00fcssen, um sie vor Schaden zu bewahren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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