Künstliche Intelligenz hilft, Lawinen in der Schweiz vorherzusagen
10. Mai 2024
Das Schweizerische Institut für Schnee- und Lawinenforschung nutzt künstliche Intelligenz in einem dreijährigen Forschungsprojekt. neu
Als das Projekt endete, sagten die Forscher, die KI sei hilfreich gewesen.
Sie sagen, dass maschinell trainierte Algorithmen und Menschen unterschiedliche Stärken und Schwächen haben und sich gut ergänzen.
Lawinenrisiken lassen sich nach Angaben des Instituts sowohl durch künstliche Intelligenz (KI) als auch durch den Menschen vorhersagen.
Neu ist nicht der Einsatz von Algorithmen in der Lawinenwarnung an sich, sondern dass die Algorithmen die Ergebnisse anderer Modelle, beispielsweise Schneemassensimulationen, analysieren, auswerten und die Situation selbstständig beurteilen.
Sie fanden ihre Vorhersagen gut.
„Manchmal ist es so, aber selbst wir liegen manchmal falsch“, sagte Frank Techel, ein Lawinenwarnexperte.
Das menschliche Personal im Lawinenwarndienst nutzt für seine Arbeit die gleichen Daten und Modelle wie ein Computer.
Sie nutzen aber auch Informationen wie aktuelle Beobachtungen und Rückmeldungen aus dem Gelände.
Diese Daten stehen dem Computer nicht zur Verfügung.
Der Algorithmus basiert ausschließlich auf der Schneedeckensimulation als Eingabe.
Andererseits wählt der Mensch nur aus Zeitgründen die für ihn relevanten Daten aus der Masse der Daten aus, Maschinen jedoch nicht.
„Die Modelle ermöglichen eine räumliche und zeitliche Auflösung, die wir Menschen niemals erreichen können“, fügte Techel hinzu.
Mensch und Maschine ergänzen sich.
Algorithmen helfen dabei, zugrunde liegende Datensätze zu erklären.
Auch beide Seiten machen Fehler.
„Das Gute ist, dass die Modelle für uns unterschiedliche Fehler machen“, sagt Techel.
Der Lawinenwarndienst erhält daher eine unabhängige Zweitmeinung und kann bei erheblichen Abweichungen seinen aktuellen Lawinenbulletin-Score überdenken.
Das Team entwickelt das Projekt derzeit weiter und möchte künftig menschliche und maschinelle Vorhersagen besser kombinieren.
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