Transformation des Wasserressourcenmanagements durch Hochwasserprognosen

Beschreibung

Entdecken Sie, wie KI für Hochwasserprognosen eingesetzt wird, und erfahren Sie mehr über die Projekte PROWAVE und Google Flood Hub. In diesem Vortrag erklärt Gregor Johnen vom Institut für Hydraulik und Wasserwirtschaft der Universität Duisburg-Essen und FloodWaive Predictive Intelligence GmbH, wie er künstliche Intelligenz in seiner Doktorarbeit zur Hochwasserprognose nutzt.Die Vortragssprache ist Deutsch 🇩🇪AbstractHydrologie ist die Wissenschaft des Wassers, seiner Wege, Verteilungen und Zyklen in der Umwelt. Sie bildet die wissenschaftliche Grundlage für ein nachhaltiges Wasserressourcenmanagement. In Zeiten des Klimawandels und einer spürbaren Zunahme extremer Wetterereignisse ist es entscheidend, sie zu verstehen: Sie sichert die Trinkwasserversorgung, schützt Ökosysteme und bewahrt Lebensräume vor Katastrophen. Um die hochkomplexen, dynamischen und nichtlinearen Prozesse von Niederschlag, Verdunstung und Abfluss rechtzeitig darzustellen, ist die Forschung notwendigerweise auf moderne Computermodelle angewiesen.Seit Jahrzehnten setzen prozessbasierte Modelle den Standard: Sie basieren auf physikalischen Gesetzen (z. B. Massenerhaltung und Energie) und bieten hohe Nachvollziehbarkeit, stoßen jedoch bei gigantischen Datenmengen, langen Rechenzeiten und komplexen Skalierungen an ihre Grenzen. Im Gegensatz dazu verarbeiten Machine Learning (ML)-Ansätze riesige Datenströme in Echtzeit und erkennen manchmal verborgene Zusammenhänge hydrologischer Parameter. So hat sich künstliche Intelligenz (KI) längst als zentrale Schlüsseltechnologie für die Transformation der Industrie etabliert. Zwei bemerkenswerte Anwendungsfälle zeigen, wie dies in der Praxis aussieht: Das PROWAVE-Projekt demonstriert auf regionaler Ebene, wie KI-gestützte Vorhersagen den herausfordernden Balanceakt zwischen effektivem Hochwasserschutz und proaktiver Trinkwasserspeicherung in Talsperren optimieren. Gleichzeitig veranschaulicht der Google Flood Hub auf globaler Ebene, wie KI-Modelle präzise Frühwarnungen selbst in datenarmen Regionen der Welt ermöglichen und das Katastrophenmanagement demokratisieren. Der Beitrag zeigt, wie der Übergang von rein physikalischen zu KI-unterstützten Systemen das Wasserressourcemanagement der Zukunft maßgeblich prägt.Mit der Anmeldung zu dieser Veranstaltung stimmen Sie Foto- und Videoaufnahmen zu, die während der Veranstaltung gemacht werden, sowie deren Verwendung für GDG-Kommunikation und Marketingzwecke. Einzelporträts sind ausgeschlossen.