Extremwetterereignisse, Brände oder Ausfälle kritischer Infrastruktur können Krisen auslösen, die Kommunen und Behörden vor komplexe Herausforderungen stellen. Relevante Daten liegen häufig verteilt vor und lassen sich nur schwer zu einem aktuellen, konsistenten Lagebild zusammenführen. Genau hier setzt das KI-gestützte Cockpit für den regionalen Bevölkerungsschutz an. Forschende des Fraunhofer-Instituts für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI entwickeln es im Projekt RegioGuard-PRO gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Forschung.

Das Projekt baut auf Ergebnissen der BMFTR-Vorgängerprojekte AKRIMA (KI-gestütztes Krisenmonitoring für Logistik) und HERAKLION (Datenraum für kommunale Resilienzanalysen) auf. Diese werden in eine praxisnahe, digitale und erweiterbare Plattform für den Bevölkerungsschutz überführt. Die Plattform soll Kommunen und weitere öffentliche Akteure dabei unterstützen, im Krisenmanagement schnell und bedarfsgerecht auf Gefahren zu reagieren sowie mögliche Kaskadeneffekte in kritischen Infrastrukturen frühzeitig zu erkennen.

Risiken durch die Kombination von KI und Geodaten früher erkennen

»Kommunen stehen bei Krisen und Katastrophen immer wieder vor der Herausforderung, dass zwar zahlreiche Daten verfügbar sind, diese jedoch verteilt vorliegen und nicht miteinander verknüpft sind«, sagt Dr. Kai Fischer, Wissenschaftler am Fraunhofer EMI. »Unsere digitale Plattform führt große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zusammen und analysiert sie. Dadurch lassen sich mögliche Gefahren frühzeitig erkennen und geeignete Maßnahmen schneller sowie gezielter einleiten.« Hochwassergefahrenkarten müssten etwa nicht mehr ausschließlich manuell ausgewertet werden. Stattdessen analysiert das System, welche Gebäude in einem Überschwemmungsgebiet liegen, identifiziert kritische Infrastrukturen und zeigt, welche Bereiche von der Außenwelt abgeschnitten sein könnten. 

Einsatzkräfte können die relevanten Informationen über ein integriertes KI-Sprachmodell auch per Spracheingabe abrufen. »Das KI-Modell wird ähnlich wie ein Chatbot genutzt und ermöglicht Anwendenden Zugang zu unseren Datenanalysen«, erläutert Fischer. Durch die Zusammenführung aller Daten und Analyseergebnisse auf einer zentralen Plattform soll ein Echtzeitwarnsystem entstehen. Innerhalb von zwei Jahren ist ein praxistauglicher Demonstrator vorgesehen.

Einzelne Resilienz-Phasen werden präzise charakterisiert

Für eine umfassende Analyse verknüpfen die Forschenden unterschiedliche Datenquellen, darunter etwa soziale Daten, Infrastruktur- und Verkehrsdaten, Bevölkerungsinformationen, Umweltdaten, Gebäudemodelle, Vermögenswerte oder Wetterdaten. Daraus entsteht ein integriertes Lagebild, das beispielsweise das Ausmaß einer Überschwemmung, betroffene Gebäude und die Erreichbarkeit von Feuerwachen abbildet.

Mithilfe statistischer und stochastischer Methoden untersuchen die Forschenden Ursache-Wir-kungs-Zusammenhänge bei Extremwetterereignissen. Auf dieser Grundlage lassen sich kommunale Leistungskennzahlen für das Katastrophenrisikomanagement bestimmen und Resilienz messbar machen. Berücksichtigt werden beispielsweise die Verfügbarkeit und Nutzbarkeit kritischer Infrastrukturen sowie das mögliche Schadensausmaß. Das Konzept der zusammengeführten und ausgewerteten Daten ermöglicht eine Bewertung vor, während und nach einem Störereignis. Dadurch lassen sich die einzelnen Resilienzphasen – wie Vorbereitung, Prävention, Schutz, Reaktion und Wiederherstellung – präzise charakterisieren. Die Methodik hilft, potenzielle Schwachstellen zu identifizieren und die kommunale Bewältigungskapazität zu stärken.

Was-wäre-wenn-Szenarien bereiten auf Schadenslagen vor

RegioGuard-PRO verbindet eine integrierte Ressourcen- und Prozessplanung mit Resilienzanalysen, um Alarm- und Einsatzpläne zu erstellen und zu optimieren. KI-gestützte Was-wäre-wenn-Szenarien helfen dabei, Handlungsoptionen zu bewerten und in die Lagebeurteilung einzubeziehen.

Als Anwendungsfall untersuchen die Projektpartner die Auswirkungen eines Jahrhunderthochwassers. Dafür führen sie Hochwassergefahrenkarten der Bundesanstalt für Gewässerkunde mit Informationen zum Straßennetz aus OpenRouteService und OpenStreetMap sowie mit Daten zu relevanten Einrichtungen, Feuerwehrstandorten, digitalen Gebäudemodellen und Landschafts- und Nutzungsmodellen des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie zusammen. »Die Was-wäre-wenn-Analyse zeigt Schwachstellen einer Kommune auf und berechnet zu erwartende Wassermengen sowie zahlreiche weitere Parameter. So können sich die Verantwortlichen bei künftigen Unwetterwarnungen gezielt vorbereiten«, erläutert Fischer.

Erprobung in Demonstrationszentren unter realen Einsatzbedingungen

An den Standorten Trier, Mainz und Wildau entstehen Demonstrationszentren für den KI-gestützten Bevölkerungsschutz, um das Cockpit unter realitätsnahen Einsatzbedingungen zu erproben. Perspektivisch soll es auf weitere Regionen übertragbar sein. Die Standorte dienen zugleich als Plattformen für den Wissenstransfer: Erkenntnisse und Erfahrungen werden gezielt an andere Kommunen sowie an Akteure des Bevölkerungsschutzes weitergegeben. Gemeinsam mit dem Landkreis Lörrach untersuchen die Forschenden zudem Anwendungsfälle zu Extremwetterereignissen. Dazu zählt die Frage, welche Kühl- und Zufluchtsorte Menschen bei Hitzewellen aufsuchen können und welche Wege sie dorthin zurücklegen müssen.