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KI wird zum Game-Changer im Katastrophenmanagement: Von reaktiv zu proaktiv

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KI wird zum Game-Changer im Katastrophenmanagement: Von reaktiv zu proaktiv

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Grenzen des traditionellen Katastrophenmanagementsystems

Im Laufe der Geschichte war die Menschheit stets mit der Bedrohung durch Naturkatastrophen wie Erdbeben, Wirbelstürme, Waldbrände und Überschwemmungen konfrontiert, die große Zerstörungen, den Verlust von Menschenleben und Sachschäden verursachen können.

Herkömmliche Katastrophenmanagementsysteme stützen sich in hohem Maße auf vordefinierte Regeln, nicht validierte statistische Modelle sowie menschliches Fachwissen und Interaktion und haben Schwierigkeiten, große, vielfältige Datenströme zu verwalten und zu verarbeiten und komplexe Variablen oder unvorhergesehene Ereignisse zu berücksichtigen.

Es gibt mehrere Beispiele, die zeigen, dass die bisher verfügbaren traditionellen Lösungen nicht ausreichen. So sind Satellitenbilder zwar in der Lage, einen breiten Überblick über ein Gebiet zu geben, doch aufgrund der unzureichenden Bildrate der Hochgeschwindigkeitskamera, der unzureichenden Detailgenauigkeit der Bildauflösung und der begrenzten Kamerawinkel fehlt ihnen unter Umständen die Detailgenauigkeit, die für bestimmte Aufgaben wie die Erkennung flacher Erdrutsche oder die Bewertung von Schäden an einzelnen Gebäuden erforderlich ist. Geotechnische Ansätze mit Bohrlochinklinometern sind teuer, komplex und zeitaufwändig. Außerdem ist es nicht möglich, eine kontinuierliche Überwachung durchzuführen, was nicht mit den Grundsätzen des Maßstabs vereinbar ist.

Hochleistungscomputer und IoT-Technologien verringern Katastrophenschäden

Die KI verändert die Art und Weise, wie Katastrophenwarnungen ausgegeben werden. KI in Kombination mit IoT, Edge Computing, Kameras und Sensoren führt zu bedeutenden Innovationen bei der Katastrophenvorhersage. Durch den Einsatz von generativer KI, Deep Learning und maschinellen Lernalgorithmen zum Trainieren von Datensätzen aus Umweltsensoren, Umweltbildern und Katastropheninformationen kann die KI bekannte Katastrophentypen und -phänomene erkennen. Durch trainierte Modelle kann sie potenzielle Katastrophensituationen und Anzeichen identifizieren, die Menschen nicht direkt erkennen können. In der Frühphase der Katastrophenwarnung kann sie frühzeitige Katastrophenwarnungen ausgeben, die Art, den Ort und den Zeitpunkt potenzieller Katastrophen ermitteln und proaktive Katastrophenschutzmaßnahmen und -aktionen ergreifen, um das Ausmaß und die Auswirkungen von Katastrophen zu verringern.

Robuste KI-Computing-Plattformen und IoT-Frameworks ermöglichen KI-Katastrophenvorhersage- und Warnsysteme in Echtzeit

KI kann aus historischen Katastrophendatensätzen (einschließlich Echtzeit-Umweltsensorwerten, hochauflösenden Kamerabilddateien und Katastrophendatensätzen) Merkmale extrahieren und Kennzeichnungen setzen, um verschiedene Katastrophenmodelle zu trainieren und potenzielle Katastrophensituationen zu erkennen, die für Menschen oder herkömmliche Modelle durch Modellinferenz nur schwer zu identifizieren sind. Edge-KI-Computing-Plattformen können Datenquellen von Vor-Ort-Sensoren und Kameras in Echtzeit erfassen und vortrainierte Modelle zur Ableitung und Identifizierung von Katastrophenvorläufern verwenden, um den Anforderungen komplexer visueller KI-Anwendungen gerecht zu werden und gleichzeitig die Reaktionszeiten für Warnungen zu verkürzen. In Kombination mit IoT-Frameworks können Katastrophenvorhersagesysteme flexibel an verschiedenen geografischen Standorten eingesetzt werden. Darüber hinaus erleichtern SaaS zur Katastrophenvorhersage, die mit Cloud-nativen Umgebungen und Container-Technologien entwickelt wurden, die Bereitstellung von KI-Modellen, KI-Inferenz-Engines und Microservices auf Edge-KI-Computing-Plattformen und beschleunigen so die automatische Skalierung von integrierten Anwendungen zwischen Cloud und Boden. Allerdings stehen Katastrophenmanagementsysteme in Außenumgebungen vor mehreren großen Herausforderungen. Hier sind einige der wichtigsten davon:

Langlebigkeit und Widerstandsfähigkeit gegenüber Umwelteinflüssen: Outdoor-Geräte müssen robust genug sein, um rauen Bedingungen standzuhalten, einschließlich extremer Temperaturen, Regen, Wind, Staub und sogar Aufprall von umherfliegenden Trümmern bei Katastrophen wie Waldbränden, Überschwemmungen oder Erdrutschen.

Stromunabhängigkeit und Instabilität: Eine zuverlässige Stromversorgung ist von entscheidender Bedeutung, aber der Zugang zu Steckdosen kann im Freien begrenzt sein. In Katastrophengebieten kann es sogar zu großflächigen Stromausfällen kommen. Daher muss das System mit einem Stromgenerator oder Sonnenkollektoren autark sein, die nur begrenzt Strom speichern bzw. Energie sammeln können. Darüber hinaus können Spannungsschwankungen, die durch unvorhersehbare Stromquellen verursacht werden, wie z. B. beschädigte Stromnetze, temporäre Generatoren oder Solarpaneele mit variabler Leistung je nach Sonneneinstrahlung, den Betrieb des Systems ebenfalls stören.

Robuste Konnektivität und Datenübertragung: In Außenbereichen kann die Netzwerkkonnektivität aufgrund von Faktoren wie Hindernissen im Gelände, Wetterbedingungen oder der großen Entfernung zur Kommunikationsinfrastruktur unterbrochen oder eingeschränkt sein. Dies kann zu Unterbrechungen bei der Datenübertragung und potenziellen Datenverlusten führen, was sich negativ auf die Genauigkeit und Aktualität des Katastrophenmanagements auswirken kann.

NEXCOMs ATC 3750-IP7-6C ist eine robuste KI-Computing-Plattform, die für raue Umgebungen entwickelt wurde. Zusätzlich zu seiner leistungsstarken KI-Rechenleistung integriert er auch drahtlose Kommunikationsmodule, eine Vielzahl von kabelgebundenen Kommunikationsschnittstellen, externe Umgebungssensoren und Hochgeschwindigkeitskameras. Das eng integrierte mechanische Design, die hochgradig wasserdichten Komponenten, die dreifach geschützte Beschichtung, die Vakuumdichtigkeit und die Unterwassertests gewährleisten einen stabilen Betrieb in rauen Umgebungen.

Angetrieben vom NVIDIA Jetson AGX Orin System-on-Module, das bis zu 275 (INT8) TOPS an KI-Leistung liefert, ist die ATC 3750-IP7-6C Edge-KI-Computing-Plattform mit dem containerisierten Betriebssystem NAL (NEXCOM Acceleration Linux) ausgestattet. Mit dem NVIDIA JetPack 6.0 Upgrade verfügt sie außerdem über neue Jetson Platform Services, die grundlegende und KI-Analysedienste, generative KI-Funktionen und mehrere Bausteine wie das Video Storage Toolkit (VST) und das NVIDIA DeepStream Software Development Kit hinzufügen. Dies vereinfacht die Lösungsentwicklung für Entwickler, da die Notwendigkeit einer wiederholten Entwicklung auf dem NVIDIA Jetson entfällt, und ermöglicht es ihnen, schnell voll funktionsfähige Edge-KI-Systeme zusammenzustellen und Edge-KI-Anwendungen zu verwalten. Über REST-APIs können Entwickler einfach auf eine Vielzahl von Microservices zugreifen und so einheitliche Cloud-to-Edge-Vision-KI-Anwendungen erstellen. Diese Funktionalität ermöglicht die nahtlose Replikation von in der Cloud entwickelten Microservices und trainierten KI-Modellen auf Edge-Geräte mithilfe von IoT-Gateway- und OTA-Funktionen.

Das API-Gateway fungiert als zentraler Knotenpunkt für die Überwachung der Softwarenutzung und liefert wertvolle Einblicke in die Nutzung verschiedener Softwarefunktionen. Diese Informationen können genutzt werden, um die Ressourcenzuweisung zu optimieren und sicherzustellen, dass das System mit maximaler Leistung arbeitet. Die Microservices von VST und DeepStream SDK rationalisieren die Verwaltung, Analyse und Optimierung der Inferenzleistung für Daten von Kameras und Sensoren. Entwickler können anspruchsvolle Anwendungen zur Erkennung von Katastrophenzeichen erstellen, die das Tracking mit mehreren Kameras und Zero-Shot-Erkennungstechniken nutzen, die durch generative KI von der Cloud bis zum Edge unterstützt werden.

Einer der Hauptvorteile des ATC 3750-IP7-6C ist seine Fähigkeit zur nahtlosen Integration mit einer Vielzahl von Umgebungssensoren. Mit verschiedenen E/A-Ports, einschließlich serieller und digitaler E/A, sowie einer CAN-Bus-Schnittstelle kann das System Daten von im Feld eingesetzten Sensoren sammeln und so den notwendigen Treibstoff für KI-Modelle liefern, die mit der Erkennung von Frühwarnzeichen für potenzielle Katastrophen beauftragt sind. Über die integrierten Hardwareschnittstellen von NAL können Entwickler über APIs mühelos auf externe Sensoren und Peripheriegeräte zugreifen. Dieser intuitive Ansatz vereinfacht die Erfassung von Sensordaten und die Steuerung von Peripheriegeräten, so dass sich die Entwickler auf die Entwicklung innovativer Anwendungen konzentrieren können.

Die Sensoren werden im gesamten Katastrophengebiet eingesetzt, um Umweltdaten wie Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftqualität, Wasserstand oder Bodenbewegungen zu erfassen. Sie können auch mit weiteren Peripheriegeräten wie GNSS, IP-Kameras und IEEE 1588-Signalempfängern verbunden werden.

Der ATC 3750-IP7-6C ist für den Betrieb in anspruchsvollen Außenumgebungen konzipiert und mit der Schutzart IP67 zertifiziert, so dass er auch den härtesten Bedingungen standhält. Mit einem weiten Betriebstemperaturbereich (-20°C bis 70°C), einer Vibrations- und Stoßfestigkeit, die den MIL-STD-810-Standards entspricht, und einem 9-36V DC-IN-Stromeingang kann diese robuste KI-Computing-Plattform an entlegenen Orten eingesetzt werden und auch unter extremen Bedingungen zuverlässig funktionieren.

Umweltsensordaten, Geodaten und geografische Informationen können über drahtgebundene und drahtlose Verbindungen an Datenzentren übertragen werden.

Der ATC 3750-IP7-6C bietet eine umfassende Reihe von Kommunikationsoptionen, darunter Gigabit Ethernet (mit PoE+-Unterstützung), Wi-Fi 5/6, Mobilfunk (LTE/5G) und GNSS-Funktionen. Dies gewährleistet eine nahtlose Datenübertragung und Situationserkennung und ermöglicht eine effektive Koordination mit anderen Behörden oder Einsatzteams.

Mithilfe verschiedener KI-Algorithmen werden die Bilder der gesammelten Daten dahingehend klassifiziert, ob sie überprüft werden sollten oder ob Maßnahmen ergriffen werden müssen - ist dies der Fall, wird ein Alarm an eine Leitstelle gesendet. Die Mitarbeiter der Leitstelle können die Warnung in Echtzeit einsehen und das Risiko sofort beheben. Das Technologieunternehmen verfeinert kontinuierlich KI-Modelle, erstellt probabilistische Prognosen und ermöglicht eine Echtzeitüberwachung zur Früherkennung. Mit fortschrittlichen Techniken wie Deep Learning kann die KI hochkomplexe, nichtlineare Systeme wie Wettermuster oder das Verhalten von Waldbränden effektiver modellieren, was zu zuverlässigeren, rechtzeitigen Warnungen und tieferen Einblicken in die zugrunde liegenden Katastrophenrisiken führen kann.