Feuer!
Waldbrände nehmen weltweit zu und verursachen jährlich enorme wirtschaftliche und ökologische Schäden. Allein in Europa fallen jährlich bis zu 500.000 Hektar Wald den Flammen zum Opfer. Aktuell wüten in Kanada unzählige Waldbrände, in Kroatien sind in den letzten Tagen Flurbände ausgebrochen. Und in den USA wurden bei den Waldbränden in Los Angeles im Januar 2025 etwa 160 Quadratkilometer (16.000 Hektar) Land zerstört, darunter das Palisades-Feuer mit rund 69 Quadratkilometern und das Eaton-Feuer mit etwa 42 Quadratkilometern. Insgesamt wurden mehr als 16.200 Gebäude zerstört oder beschädigt. Angesichts dieser dramatischen Entwicklung wird intensiv an innovativen Technologien geforscht, um Einsatzkräfte effizienter zu unterstützen. Bei JOANNEUM RESEARCH DIGITAL arbeitet man an einem vielversprechenden Ansatz – nämlich am Einsatz von KI-basierter Robotik.
Im KIRAS-Projekt KI-SecAssist entwickelte Markus Bergen mit seinem Team Assistenzsysteme für Einsatzkräfte. Dabei kommen unbemannte Luft- (UAVs) und Bodenfahrzeuge (UGVs) mit Multisensor-Ausstattung zum Einsatz, um nahezu in Echtzeit ein Lagebild zu generieren. Das sind sozusagen Multitasker, denn diese KI-gestützten Systeme können Brände frühzeitig erkennen, betroffene Gebiete kartieren und bei der Evakuierung unterstützen.
Markus Bergen, Senior Researcher bei DIGITAL, erklärt: „Autonome Drohnen liefern uns in Echtzeit Informationen über Verletzte, die Glutnestsituation sowie Temperatur- und Gaswerte. Das ergibt ein umfassendes Lagebild für die Einsatzkräfte, die in Folge zielgerichtet und effizient arbeiten können.“
Interessant wird das Ganze durch das Zusammenspiel von Drohnen und unbemannten Bodenfahrzeugen, die eigenständig in gefährdete Gebiete vordringen. Diese könnten Material anliefern oder Menschen aus der Gefahrenzone bringen. „Autonome Fahrzeuge könnten die Evakuierungskapazität erheblich steigern und das Risiko für Einsatzkräfte reduzieren“, so Bergen weiter.
Vernetzung und kooperatives Aufgabenmanagement
Die Forscher*innen arbeiten auch an einem System, das Aufgaben und Ziele priorisiert und die autonomen Systeme optimal koordiniert. „Dieses kooperative Aufgabenmanagement basiert auf dem Einsatz der autonomen Flug- und Fahrzeuge. So können autonome Drohnen Brände erkennen, die entsprechenden Daten an die Einsatzzentrale übermitteln und in Folge autonome Fahrzeuge gezielt zum Einsatzort schicken, um beispielsweise Verletzte zu bergen“, erklärt Bergen.
Diese Technologie ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung, wodurch sich die Effektivität der Einsatzkräfte erheblich steigern lässt. „Das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine wird so optimiert, dass Gefahren besser eingeschätzt und schneller bekämpft werden können“, betont Bergen.
Die JOANNEUM RESEARCH arbeitet in mehreren internationalen Projekten an der Weiterentwicklung autonomer Systeme. Ein Beispiel ist ein vom European Defense Fund gefördertes Vorhaben, bei dem UAVs und UGVs zur Evakuierung von Verletzten getestet werden. Die autonomen Systeme sollen in der Lage sein, eigenständig Gefahrenzonen zu erkennen, Verletzte zu identifizieren und sicher abzutransportieren.
Dank dieser innovativen Entwicklungen könnte die Bekämpfung von Waldbränden oder ähnlicher Katastrophen in Zukunft sicherer und effizienter werden. Die Kombination aus KI, Sensortechnologie und autonomen Fahrzeugen kann einen entscheidenden Beitrag zum Schutz von Mensch und Natur leisten.
Das Projekt KI-SecAssist wurde gefördert bzw. finanziert im Rahmen des Programms KIRAS durch das Bundesministerium für Finanzen und von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft abgewickelt.
Markus Bergen ist Spezialist für photogrammetrische Bildverarbeitung, Geoinformationsdienste und Multi-Sensor-Systeme und seit Oktober 2023 bei DIGITAL in der Forschungsgruppe Fernerkundung und Geoinformation. Aktuell beschäftigt er sich vorrangig im Bereich Sicherheit und Verteidigung mit der Bereitstellung umfassender Lagebildinformationen durch den Einsatz mobiler Plattformen (UxVs), tragbarer Sensorik, Geodatenanalysen und Sensorfusion.
