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Wien, LinzKünstliche Intelligenz ermöglicht genauere Hochwasserprognosen

Alarmierung über Pegelstände erfolgt via SMS und App. Dies kann für Schifffahrt, Einsatzkräfte oder Privatpersonen von großer Bedeutung sein.

K�RNTEN: HOCHWASSERSITUATION IN LAVAM�ND
© (c) APA/GERT EGGENBERGER
 

Das Wiener Forschungszentrum VRVis und das Linzer Start-up SOBOS haben eine Simulations-Software für lokale und objektbezogene Hochwasserprognosen entwickelt. Das auf künstlicher Intelligenz und statistischer Modellierung basierende System soll eine flächendeckende Vorhersage innerhalb weniger Minuten und an jedem beliebigen Punkt zwischen Messstationen ermöglichen.

Das Wissen darüber, wie hoch an welchem Punkt und zu welchem Zeitpunkt Wasserpegel steigen oder sinken, ist im Ernstfall von großer Bedeutung - für Schifffahrt, Einsatzkräfte oder Privatpersonen, die in von Hochwasser gefährdeten Gebieten leben. Mithilfe der Software "PegelCast2D" sei es laut VRVis nun möglich, über die frei zugängliche Plattform "PegelAlarm" Pegelstände von Gewässern nachzusehen und sich via Smartphone (SMS oder App) alarmieren zu lassen, wenn die Pegel gefährlich ansteigen. In das System fließen derzeit Gewässer-Daten von ungefähr 20.000 Messstationen aus neun Ländern sowie weiteren Ländern entlang der Donau ein. In einer kommerziellen Version sind auch 3D-Ansichten abrufbar, die Hochwasser-Simulationen in der Wachau zeigen, eine Ausweitung auf weitere Gebiete ist geplant.

Die Wege des Wassers sind ergründlich

"Mit unseren fortschrittlichen Modellierungsverfahren können wir den Weg des Wassers physikalisch simulieren und Überflutungen oder Wasserstände statistisch vorhersagen", erklärt VRVis-Geschäftsführer Gerd Hesina in einer Aussendung. Während VRVis Expertise zu hydrodynamischer Simulation und Visualisierung in das Projekt einbringt, hat sich SOBOS auf Umweltdatenverwaltung spezialisiert und stellt mit seinem Warndienst weltweit Gewässerinformationen via App und Web zur Verfügung.

"Die Stärke unserer Strategie liegt in der Kombination mehrerer Modelle: physikalische, hydrodynamische, statistische und Künstliche Intelligenz-basierte", so Johannes Strassmayr, Leiter von SOBOS. Damit erreiche man im Vergleich zu bestehenden Systemen eine "erhebliche Verbesserung der Genauigkeit auf die Länge des Vorhersagezeitraums".

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Mezgolits
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Künstliche Intelligenz ermöglicht genauere Hochwasserprognosen

Vielen Dank - ich meine: Gott sei Dank, ermöglicht mir meine natürliche
Intelligenz, die genauere Strom-Prognose, dass die zufallsbedingte + un-
gespeicherte = WERTLOSE: Solar- + Wind-Strom-Produktion: Eine extrem
umweltschädliche Steuergeld-Verschwendung ist. Erfinder Mezgolits