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Das Erdbeben in der Türkei und in Syrien im Februar 2023 richtete einen schrecklichen Schaden unter den Menschen an und führte zu zahlreichen Todesopfern, Sachverlusten und unbeschreiblichem Chaos.
Während die Verhinderung von Naturkatastrophen ein anderes Thema ist, lässt sich die Minimierung der Verluste von Leben, Eigentum sowie menschlichen Leiden bis zu einem gewissen Grad steuern – mit künstlicher Intelligenz (KI) als neuestem Verbündeten in dieser Mission.
Dank der Eigenschaften von Deep Learning und neuronalen Netzen kann KI historische und aktuelle Daten untersuchen – von tektonischen Bewegungen über den Anstieg des Wasserspiegels bis hin zur Wassertemperatur im Meer – und so vor Naturkatastrophen wie Überschwemmungen, Erdbeben und Vulkanen warnen.
Es handelt sich nicht um eine Einheitslösung, sondern um ein Instrument aus dem Werkzeugkasten, das die Teams bereits einsetzen.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Die Fähigkeiten von KI in den Bereichen Deep Learning und neuronale Netze ermöglichen die Analyse historischer und aktueller Daten, um das Auftreten von Naturkatastrophen wie Erdbeben, Überschwemmungen und Vulkanen vorherzusagen.
- Google und Harvard haben ein KI-System zur Vorhersage von Erdbeben entwickelt, indem sie eine Datenbank von Haupt-/Nachbeben-Ereignissen analysierten und damit die bisherigen Vorwarnsysteme übertrafen.
- Der Einsatz von KI bei der Vorausberechnung von Naturkatastrophen stößt auf menschengemachte Herausforderungen. In den von der Regierung unterstützten Agenturen ist die Akzeptanz gering, was sich jedoch mit der fortschreitenden Intelligenz der KI im Laufe der Zeit ändern dürfte.
Wie sagt KI Naturkatastrophen voraus?
Nehmen wir das Beispiel eines von Google und Harvard entwickelten KI-Systems zur Vorhersage von Erdbeben.
Die größte Herausforderung, um den Verlust von Menschenleben zu verhindern, besteht darin, den Ort eines Erdbebens zu ermitteln.
Nach jedem größeren Erdbeben gibt es Nachbeben, die lange anhalten können. Sie können Strukturen zum Einsturz bringen, die bereits durch das Hauptbeben geschwächt wurden, und zu weiteren Verletzungen und Todesfällen führen.
Zwar können menschliche Experten die Ereignisse und den Ort bis zu einem gewissen Grad vorhersagen, aber die Genauigkeit und das Timing der Prognosen können noch verbessert werden, und hier kann KI ins Spiel kommen.
Das von Google und Harvard entwickelte KI-System analysiert mehr als 131.000 Haupt-/Nachbeben-Ereignisse in einer Datenbank, um Muster zu verstehen und zu erkennen.
Anschließend testeten die Wissenschaftler das neuronale Netz an einer Datenbank mit 30.000 Paaren von Haupt- und Nachbeben.
Das neuronale Netz schnitt besser ab als bestehende Systeme zur Erdbebenvorhersage, die sich auf die Änderung der sogenannten Coulomb-Versagenspannung konzentrieren.
Auf einer Skala von 1, wobei 1 für 100 % Genauigkeit steht, lag die Vorhersagekraft der Coulomb-Spannungsänderung bei 0,583, die des KI-Systems bei 0,849.
So Brendon Meade, Professor für Erd- und Planetenwissenschaften an der Harvard University:
„Es gibt drei Dinge, die man über Erdbeben wissen sollte: wann sie auftreten werden, wie groß sie sein werden und wo sie auftreten werden. Vor dieser Arbeit hatten wir empirische Gesetze dafür, wann sie auftreten und wie groß sie sein werden, und jetzt arbeiten wir an der dritten Etappe, wo sie auftreten könnten.“
Probleme bei der Übernahme von KI
Die Wettervorhersage fällt in der Regel in den Zuständigkeitsbereich staatlicher Stellen, und dennoch hat KI noch keinen großen Einzug in die Meteorologie gehalten.
Dale Durran, Professor für Atmosphärenwissenschaften an der University of Washington, sagte:
„Die innovativste Arbeit an der Modellierung selbst scheint im Moment eher von privaten Unternehmen als von den [staatlichen] Wetterdiensten zu kommen. Die Wetterdienste sollten dem vielleicht mehr Aufmerksamkeit schenken. Sie haben viel in den derzeitigen Ansatz investiert, und er funktioniert ziemlich gut, ist aber sehr rechenintensiv.“
Vielleicht muss KI in größerem Umfang eingesetzt, ausgiebiger getestet und möglicherweise billiger implementiert werden (wenn man bedenkt, dass der Wechsel von einem aktuellen System eigene Kosten verursacht), bevor sie als Vorhersageinstrument auf breiter Front genutzt wird.
Auch die Zuverlässigkeit ist ein wichtiger Faktor, wenn es darum geht, KI als ernstzunehmendes Instrument zu betrachten. Auch bei der Vorhersage von Naturkatastrophen ist sie noch nicht wirklich „erfolgreich“.
In jedem Fall können neue Instrumente Leben retten. In den 1980er Jahren konnten Wettermodelle beispielsweise Naturkatastrophen drei Tage im Voraus vorhersagen – heute sind es sieben.
Fazit
Es werden zwar Fortschritte gemacht, aber solange die Werkzeuge nicht in der Praxis eingesetzt werden, haben wir keine Anhaltspunkte dafür, welche Rolle die KI bei der Vorhersage von Naturkatastrophen spielen kann.
Der private Sektor greift jedoch zunehmend die Tools auf und treibt sie voran. Dank der Beteiligung von Unternehmen wie Google ist dies eine Branche, die sich wahrscheinlich schnell weiterentwickeln wird – ähnlich wie alles Andere im Bereich der KI.
Es gibt nur wenige größere und edlere Ziele als die Rettung von Menschenleben. Daher ist alles, was in diese Richtung geht, ein guter Schritt, und wir werden weiter nachforschen.
