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Revolutionäre KI-Systeme prognostizieren Waldbrände
Neue künstliche Intelligenz-Systeme revolutionieren die Waldbrandprävention, indem sie Brandrisiken bis zu 48 Stunden vor Ausbruch erkennen. Mit Sensornetzwerken und Machine-Learning-Algorithmen analysieren diese Systeme Umweltdaten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windmuster und Vegetationsfeuchtigkeit. Die Technologie stand im Rampenlicht, nachdem sie während der verheerenden Kalifornienbrände im Januar 2025 Hochrisikozonen genau vorhersagte.
So funktioniert die Technologie
Systeme wie ALERTCalifornia setzen über 1.140 HD-Kameras mit Nachtsicht in brandgefährdeten Gebieten ein. Diese Kameras liefern Echtzeitdaten an KI-Algorithmen, die nach Rauchmustern suchen. Unternehmen wie Pano AI kombinieren Satellitenbilder mit Bodensensoren. "Jede Minute zählt bei der Brandbekämpfung", sagt Pano AI-Chefin Sonia Kastner.
Praxiserfolge
Im Juli 2024 erkannte Pano AIs System Rauch von einem Blitzeinschlag in den Colorado-Bergen. Die KI alarmierte Feuerwehren, die den Brand auf nur drei Hektar löschten. Forscher Assad Oberai entwickelte Modelle, die die Ausbreitung des Eaton-Feuers 2025 mit 85% Genauigkeit vorhersagten, indem sie NASA-Satellitendaten analysierten.
Zukunftsaussichten
Die neuesten KI-Modelle erkennen nicht nur Brände - sie sagen voraus, wo sie entstehen werden. Durch Analyse von Klimatrends identifizieren Algorithmen Hochrisikogebiete Tage im Voraus. Feuerwehrbehörden nutzen diese Prognosen jetzt für Ressourcenplanung. Forscher integrieren Echtzeit-Wetterdaten, um die Präzision weiter zu verbessern.
