So soll Amazon Rekognition dabei helfen, Waldbrände früher erkennen zu können
Angesichts der Tatsache, dass Waldbrände sich extrem schnell ausbreiten können, ist eine ebenso schnelle Erkennung sowie Reaktion darauf von entscheidender Bedeutung, um Katastrophen zu verhindern. In diesem Zusammenhang spielen Cloud-Technologien, insbesondere künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), vermehrt eine große Rolle. Ein Amazon Web Services-Blogbeitrag beschreibt, wie „Amazon Rekognition“ verwendet werden kann, um Rauchbilder von Waldbränden zu identifizieren und zu klassifizieren. Das Ganze soll einer frühzeitige Erkennung von Waldbränden dienen und die Reaktionszeiten für Rettungskräfte erheblich verkürzen.
Schnelle Ausbreitung von Bränden braucht noch schnellere Reaktion
Die National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) gibt an, dass der Klimawandel, insbesondere erhöhte Temperaturen und anhaltende Dürren, maßgeblich zu einer Zunahme von Waldbränden beiträgt. Diese Brände verstärken den Klimawandel, indem sie Treibhausgase ausstoßen, Ökosysteme schädigen und die Kohlenstoffspeicherung in Wäldern gefährden. Waldbrände stellen nicht nur eine Bedrohung für Leben und Artenvielfalt dar, sondern können auch Eigentum, Infrastruktur, Kommunikation und Luftqualität erheblich beeinträchtigen.
Die rasche Ausbreitung von Waldbränden unterstreicht die Notwendigkeit einer frühzeitigen Erkennung von Bränden. In Zukunft könnten vermehrt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) als innovative Ansätze in diesem Zusammenhang zum Einsatz kommen.
Automatisierte Systeme zur Raucherkennung
Ein Beispiel dafür soll Amazon Rekognition sein. Es handelt sich hierbei um eine eine selbstlernende Erkennungssoftware von Amazon Web Services, mit der sich Objekte oder Personen identifizieren lassen. Sie wird als Cloud-Service bereitgestellt.
Amazon will mit Amazon Rekognition eine wegweisende Lösung entwickelt haben, die auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) basiert und der Identifikation und Klassifizierung von Rauchbildern dient, die gleichzeitig auf Waldbrände hinweisen.
Das System würde stationäre Turmsensoren zur Erkennung und Klassifizierung von Rauch nutzen. Ersthelfer:innen würden umgehend detaillierte Warnungen erhalten, die Informationen zum Ort des Vorfalls sowie Bilder enthalten würden, um schnell und effektiv auf Waldbrände reagieren zu können. Diese Technologie könnte auch in ähnlichen Szenarien eingesetzt werden, beispielsweise durch den Einsatz von Drohnen oder mobilen Fernerkundungsgeräten mit multispektralen Bändern, um Waldbrände aktiv zu verhindern. San Diego Gas & Electric hätte, laut Bericht, bereits erfolgreich AWS für solche Anwendungen eingeführt.
Zusätzliche Anwendungsfälle
Mit dem Anstieg der globalen Durchschnittstemperaturen und der erhöhten Waldbrandgefahr in einigen Regionen gewinnt die Erkennung von Waldbränden an Bedeutung, um das Risiko und die Schäden zu reduzieren. Es gibt zusätzliche Anwendungsfälle, die die Vielfalt der AWS-Dienste nutzen können.
- Identifizieren von toten Winkeln in Feuerwachen
Feuerwachen, die außer Betrieb sind könnten als Plattformen für bodengestützte Erdbeobachtung (EO) dienen. Mit EO-Kameras können historische Daten gesammelt werden, um maschinelles Lernen zu unterstützen. Dies kann die Pilotierung schnellerer Waldbranderkennungssysteme ermöglichen. Wenn erfolgreich, könnten landesweite Analysen die Standorte für zusätzliche Feuerwachen identifizieren oder stillgelegte Feuerwachen reaktivieren. - Standorttriangulation zur Waldbrand-Raucherkennung
Durch den Einsatz eines Netzwerks von Sensoren mit überlappenden Sichtfeldern kann eine präzise triangulierte Positionierung der Raucherkennung erstellt werden. Diese Informationen können in Echtzeit auf einer Karte dargestellt werden und Brandschutzteams dabei helfen, schneller auf Waldbrände zu reagieren und Einsatzstrategien zu entwickeln.
