KI erfasst Schäden nach einem Tornado-Event
Exakte Bewertung und Sanierungsplanung möglich - Wichtige Basis für Politik und Versicherer
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Tornado: KI erfasst die Schäden und prognostiziert den Wiederaufbau (Foto: tamu.edu) |
College Station (pte017/16.05.2025/12:30)
Ein neues Verfahren von Forschern der Texas A&M University ermöglicht die schnelle Schadensbewertung und Planung der nötigen Sanierungsmaßnahmen nach einem Tornado-Event. Das soll den Betroffenen beim Wiederaufbau helfen und zu zügigeren Versicherungszahlungen führen.
Fernerkundung liefert Grundlagen
Maria Koliou und ihr Doktorand Abdullah Braik nutzten drei Werkzeuge, um ihre Ziele zu erreichen: Fernerkundung, Deep Learning und Wiederherstellungsmodellierung. Die Fernerkundung nutzt hochauflösende Satelliten- und Luftbilder, um das Ausmaß der Schäden über große Gebiete hinweg darzustellen. "Diese Bilder sind entscheidend, da sie einen makroskopischen Überblick über das betroffene Gebiet bieten und so eine schnelle, großflächige Schadenserkennung ermöglichen", so Braik.
Deep Learning analysierte diese Bilder, um das Ausmaß der Schäden präzise zu bestimmen. Die Künstliche Intelligenz (KI) haben die Forscher mit tausenden Bildern von früheren Katastrophen trainiert, die mit den Schäden korreliert wurden, die mit herkömmlichen Techniken erfasst worden waren. Die KI erkennt daraufhin sichtbare Anzeichen von Schäden wie eingestürzte Dächer, fehlende Wände und verstreute Trümmer. Anschließend klassifiziert das Modell jedes Gebäude in Kategorien wie "kein Schaden", "mäßiger Schaden", "schwerer Schaden" oder "zerstört".
Wiederherstellungszeit planbarer
Die Wiederherstellungsmodellierung verwendet Daten aus der Vergangenheit, Gebäude- und Infrastrukturdetails, um abzuschätzen, wie lange die Wiederherstellung von Häusern und Stadtteilen unter unterschiedlichen Finanzierungs- oder politischen Bedingungen dauern wird und welche Maßnahmen ergriffen werden müssen. Durch die Kombination dieser drei Instrumente kann das Modell die Schäden schnell bewerten und die Zeit vorhersagen, die es dauert, diese zu beheben.
"Letztendlich schließt diese Forschung die Lücke zwischen schneller Katastrophenbewertung und strategischer langfristiger Wiederherstellungsplanung und bietet einen risikoinformierten und dennoch praktischen Rahmen zur Verbesserung der Widerstandsfähigkeit nach einer Naturkatastrophe", so Braik. Die Technologie habe das Potenzial, die Reaktion von Notfallhelfern, Versicherern und politischen Entscheidungsträgern nach einem Sturm zu verändern.
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