Katastrophenvorbeugung im Bauwesen

Katastrophenvorbeugung – Warum denn heute dieses Thema? Ganz einfach. Heute, am 13.10.2024, ist der Internationale Tag der Katastrophenvorbeugung (UNDRR). Und damit ein Tag, an dem wir darüber nachdenken sollten, wie die Folgen von schweren Stürmen, Dürreperioden, Erdbeben, Tsunamis oder anderen Krisen verringert werden können.

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Gebäude und Infrastrukturen mit uns kommunizieren, uns vor potenziellen Gefahren warnen und uns helfen, Katastrophen abzuwehren, bevor sie überhaupt eintreten. Diese Vision ist längst keine Science-Fiction mehr, sondern Realität dank des Einsatzes moderner Technologien in der Bau- und Immobilienwirtschaft. Digitale gestützte Katastrophenvorbeugung könnte schon bald der unsichtbare Schutzschild sein, der unsere Städte sicherer macht. In diesem Beitrag möchte ich Ihnen heute einige kurze Beispiele vorstellen, wie digitale Technologien im Bauwesen eingesetzt werden können, um Katastrophen frühzeitig zu verhindern.

Die unsichtbaren Wächter: Sensorik und IoT zur Katastrophenvorbeugung

Lassen Sie sich mal auf ein Gedankenspiel ein. Betrachten Sie Bauwerke mal als lebendige Organismen. Bauwerke benötigen “Nahrung” um zu funktionieren (Energie, Wasser etc.). Sie verrichten Arbeit, z.B. wehren Dämme Wasser ab. Bauwerke sind der Umwelt ausgesetzt und altern oder werden “krank”. Und genau wie unser Körper, der uns vor einer bevorstehenden Krankheit warnt, bevor sie sich manifestiert, können moderne Gebäude dank zielgerichteter Sensorik und dem Internet der Dinge (IoT) mögliche Gefahren erkennen, bevor sie zum Problem werden. Überall in einem Bauwerk – in Wänden, Fundamenten, Dächern – könnten winzige Sensoren installiert sein, die Daten in Echtzeit sammeln und analysieren.

Nehmen wir das Beispiel einer Brücke, die jeden Tag tausende von Fahrzeugen trägt. Sensoren in der Struktur könnten kontinuierlich die Belastung, Temperaturänderungen und Schwingungen überwachen. Wenn sie eine ungewöhnliche Belastung oder eine mikroskopische Rissbildung feststellen, senden sie sofort eine Warnung an die zuständigen Ingenieurinnen und Ingenieure. Die Reaktion könnte von einer sofortigen Inspektion bis hin zur Sperrung der Brücke reichen, um einen möglichen Einsturz zu verhindern.

Ein ausführlicherer Überblick über den Einsatz von Sensorik und IoT im Katastrophenschutz, insbesondere in Verbindung mit künstlicher Intelligenz, finden Sie in dem Beitrag Katastrophenschutz 4.0: Die Rolle von AI und Big Data.

BIM: Das digitale Gedächtnis der gebauten Umwelt

Durch Anwendung der BIM-Methode (Building Information Modeling) wird ein digitales Modell geschaffen, dass wie ein neuronale Netzwerk eines Bauwerks zu verstehen ist – es sammelt, speichert und vernetzt alle Informationen, die während des gesamten Lebenszyklus entstehen. Von der ersten Idee über die Planung und den Bau bis hin zur Nutzung und Wartung – Das BIM-Modell ist immer dabei und hält alles fest.

Stellen Sie sich vor, eine Architektin oder ein Architekt plant ein neues Wohngebäude. Mithilfe von BIM kann sie oder er nicht nur das Design gestalten, sondern auch die Effizienz und Sicherheit des Gebäudes simulieren. Wie werden die Bewohnerinnen und Bewohner im Falle eines Brandes oder eines Hochwassers das Gebäude verlassen? Welche Wege sind am sichersten, und wie kann man sie so gestalten, dass eine Massenpanik vermieden wird? Diese und andere Fragen können schon in der Planungsphase beantwortet werden, sodass das fertige Gebäude nicht nur schön und funktional, sondern auch sicher ist. Und die Erfahrungen, die während dieser Planung gemacht wurde, können unmittelbar in neue Projekte einfließen. Das wäre optimale Katastrophenvorbeugung.

Wenn Sie die BIM-Methode selbst nutzen möchten, finden Sie wertvolle Tipps im Beitrag 30 Tipps, um BIM optimal zu nutzen. Außerdem wird im Beitrag Building Information Modeling: Herausforderungen und Chancen detailliert beschrieben, wie die BIM-Methode sowohl Chancen als auch Herausforderungen im Bauwesen mit sich bringt.

Digitale Zwillinge: Spiegelwelten zur Katastrophenvorbeugung

Gehen wir von der BIM-Methode einen Schritt weiter. Stellen Sie sich vor, Sie könnten einen perfekten, digitalen Klon eines Gebäudes erstellen, in dem Sie jede Schraube, jedes Kabel und jeden Ziegelstein in Echtzeit simulieren und in der Realität überwachen könnten. Das ist die Idee hinter dem digitalen Zwilling. Dieses digitale Modell eines Bauwerks existiert parallel zur realen Welt und kann genutzt werden, um unterschiedliche Szenarien durchzuspielen.

Denken Sie an ein neues Hochhaus in einer Stadt, die regelmäßig von Stürmen und Überflutungen heimgesucht wird, wie z.B. Ho-Chi-Minh-Stadt (ehemals Saigon), Mumbai (ehemals Bombay) oder New Orleans. Der digitale Zwilling dieses Hochhauses könnte genutzt werden, um verschiedene Sturmereignisse zu simulieren – von leichtem Regen bis hin zu einem ausgewachsenen Hurrikan. Die Simulation könnte zeigen, wie das Gebäude unter unterschiedlichen Bedingungen reagiert: Welche Verglasungen halten stand? Welche Wände müssen ggf. verstärkt werden? Wo könnten Leckagen auftreten? Welche weiteren Evakuierungs- und Rettungsmöglichkeiten müssen geschaffen werden? So lassen sich potenzielle Schwachstellen frühzeitig erkennen und beheben, bevor die Bauarbeiten überhaupt beginnen. Und durch die Kombination mit Sensorik und IoT kann der digitale Zwilling ebenso wertvoll für den Betrieb des Bauwerks sein.

Dieser Ansatz fügt sich nahtlos in die größeren Entwicklungen ein, welche die Digitalisierung auf den Katastrophenschutz hat, wie im Beitrag Einfluss der Digitalisierung auf den Katastrophenschutz beschrieben.

Drohnen: Die fliegenden Inspektoren für die Katastrophenvorbeugung

Früher mussten Ingenieurinnen und Ingenieure Risiken eingehen, um schwer zugängliche Teile eines Bauwerks zu inspizieren (z.B. .durch Abseilen). Heute übernehmen Drohnen diese Aufgabe. Diese fliegenden Helfer können in schwindelerregende Höhen aufsteigen, um detaillierte Bilder und Videos zu machen, die den Zustand eines Bauwerks zeigen.

Im Rahmen der aktuellen Energiewende gibt es sehr relevante Beispiele, und zwar die Inspektion von Wind- oder Wasserkraftanlagen. Diese stehen oft in abgelegenen und schwer zugänglichen Gebieten. Mit Hilfe von Drohnen kann jede einzelne Windturbine aus nächster Nähe untersucht, Materialschäden an einer Staumauer aus nächster Nähe erfasst und weitere Daten gesammelt werden, welche für die Wartung und Reparatur der Anlagen notwendig sind. Diese Informationen können rechtzeitig genutzt werden, um Katastrophen wie das Versagen der Struktur einer Wasserkraftanlage oder einer Windturbine zu verhindern, was nicht nur gefährlich für die Energieversorgung ist (Thema Black Out), sondern auch extrem kostspielig wäre.

Das Potential von Drohnen ist in der Tat immens. Sie können zum Beispiel auch genutzt werden, um kontinuierlich von einem Ort Echtzeitdaten zu sammeln, um diese einem digitalen Modell zuzuführen. Das ermöglicht eine genaue Vorhersage einer Situation, wie zum Beispiel die Ausbreitung einer Überschwemmung oder eines Brandes.

Künstliche Intelligenz: Vorausschauende Analytiker in der Katastrophenvorbeugung

In einer Welt, in der täglich Milliarden von Datenpunkten generiert werden, kommt unweigerlich die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Sie analysiert all diese Informationen, erkennt Muster und kann auf Wahrscheinlichkeiten beruhende Vorhersagen treffen, die für den Menschen zum Teil kaum möglich wären.

Ein Beispiel in der Katastrophenvorbeugung ist der Einsatz von KI in Erdrutschgebieten. Durch die Vorgabe der Bodenbeschaffenheit, der Analyse historischer Daten, aktueller Wetterbedingungen wie auch Wetterprognosen kann die KI potenzielle Gefahrenzonen identifizieren, noch bevor erste Anzeichen für einen Erdrutsch sichtbar werden. Mit solchen Informationen können Gemeinden frühzeitig Maßnahmen ergreifen, wie etwa die Evakuierung von Anwohnerinnen und Anwohner oder die Stabilisierung eines Hanges, um eine Katastrophe zu verhindern.

Während KI viele Vorteile bietet, ist es wichtig, auch die potenziellen Risiken und Herausforderungen zu berücksichtigen, die mit ihrem Einsatz verbunden sind. Diese dunklen Seiten der KI werden im Beitrag Künstliche Intelligenz und ihre dunklen Seiten detailliert beschrieben.

Eine Diskussion darüber, wie KI und Big Data im Katastrophenschutz eingesetzt werden, finden Sie im Beitrag Katastrophenschutz 4.0: Die Rolle von KI und Big Data.

Und nun?

Die Zukunft der Bau- und Immobilienwirtschaft ist digital, und das Potenzial dieser Technologien zur Katastrophenvorbeugung ist immens. Es geht nicht mehr nur darum, Gebäude effizient zu planen, zu errichten und zu betreiben. Es geht zunehmend darum, sie intelligent und sicher zu machen. Sensoren, digitale Zwillinge, BIM, Drohnen und KI sind mehr als nur Werkzeuge. Sie sind unsere Verbündeten im Kampf gegen das Unvorhersehbare.

Die Herausforderung besteht darin, diese Technologien klug und verantwortungsvoll einzusetzen, um eine sicherere, widerstandsfähigere Welt zu schaffen. So könnten wir eines Tages in intelligenten Städten leben (Smart Cities), die uns nicht nur vor Gefahren warnen. Solche Smart Cities könnten auch selbst aktiv werden und daran arbeiten, Katastrophen zu verhindern.

Empfehlung: UN Sendai-Rahmenwerk zur Katastrophenvorsorge

Schlagwörter: Katastrophenschutz, Sensoren, IoT, BIM, Digitale Zwillinge, Katastrophenvorbeugung, Künstliche Intelligenz, Big Data, Krisenmanagement, Disaster Preparedness

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Katastrophenvorbeugung im Bauwesen [Blog-Beitrag]. 13.10.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar




Katastrophenschutz 4.0: Die Rolle von KI und Big Data

In einer Zeit, in der Naturkatastrophen und klimatische Extremereignisse zunehmend häufiger auftreten, steht der Katastrophenschutz vor neuen Herausforderungen. Im Beitrag Einfluss der Digitalisierung auf den Katastrophenschutz habe ich bereits einen Überblick gegeben, wie Digitalisierung auch im Bereich des Katastrophenschutzes neue Möglichkeiten zur Risikominderung und effizienten Krisenbewältigung eröffnet.

Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data können dabei zentrale Werkzeuge sein, welche den traditionellen Katastrophenschutz weiterentwickeln können. Durch die Kombination dieser Technologien können präzisere Vorhersagen getroffen, schneller auf Notfälle reagiert und die Infrastruktur effektiver überwacht werden. In diesem Beitrag werde ich konkrete Beispiele vorstellen wie KI uind Big Data nutzbringend im Katastrophenschutz und zur Katastrophenbewältigung eingesetzt werden können.

SeismicAI: Frühwarnsystem für Erdbeben

Meiner Ansicht nach ist SeismicAI eines der beeindruckendsten Projekte im Bereich der Erdbebenvorhersage. SeismicAI nutzt künstliche Intelligenz zur Erkennung und Frühwarnung von Erdbeben. Durch die Analyse seismischer Daten kann das System präzise Vorhersagen über die Lage und Stärke von Erdbeben treffen. Dieses Projekt hat gezeigt, dass durch frühzeitige Warnungen nicht-strukturelle Schäden um bis zu 50 % reduziert werden können, was erhebliche finanzielle Einsparungen bedeutet und Menschenleben rettet.

Das System wurde weltweit in verschiedenen Ländern erfolgreich getestet und implementiert, darunter Kanada, die Türkei und Israel. Ein Beispiel ist die erfolgreiche Erkennung eines Erdbebens der Stärke 5,2 in der Nähe von Bursa, Türkei, mit nur zwei Stationen. In Kanada konnte ein Erdbeben der Stärke 3,4 in weniger als drei Sekunden nach seinem Ursprung lokalisiert werden, was die Effizienz und Genauigkeit der Technologie unterstreicht (weitere Details siehe hier).

RescueAI: Innovatives Katastrophenmanagement

Ein weiteres Projekt ist RescueAI, das von der Asia Pacific University of Technology & Innovation (APU) entwickelt wurde. RescueAI adressiert die Herausforderungen durch klimainduzierte Extremwetterereignisse wie Überschwemmungen und Hitzewellen. Das System nutzt eine 3D-Digital-Twin-Modellierung zur präzisen Simulation von Katastrophenszenarien. Dazu werden Drohnen genutzt, welche Echtzeitdaten sammeln und das Modell kontinuierlich aktualisieren. Das ermöglicht eine genaue Vorhersage der Ausbreitung und Auswirkungen von Überschwemmungen und Bränden.

Zusätzlich verfügt RescueAI über eine mobile App, welche KI-gestützte Erkennungs- und Alarmfunktionen bietet. Diese App ermöglicht eine schnellere und effizientere Meldung von Katastrophen, was die Reaktionszeit erheblich verkürzt und die Koordination der Rettungsmaßnahmen verbessert. Das Projekt hat internationale Anerkennung gefunden und mehrere Auszeichnungen gewonnen, darunter eine Goldmedaille beim 12. World Invention Competition.

SmartBridge: Intelligente Brückenüberwachung

Das SmartBridge-Projekt in den Niederlanden und Hamburg ist ein weiteres Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von KI und Big Data im Katastrophenmanagement. In den Niederlanden wurde das Projekt vom Brunel Innovation Centre und Innvotek entwickelt und von Innovate UK gefördert. Ziel des Projekts ist die Verbesserung der Überwachung und Wartung von Brückeninfrastrukturen durch eine digitale Plattform, die den Zustand und die Abnutzung von Brücken visualisiert. Diese Plattform ermöglicht es, den Lebenszyklus von Brücken zu analysieren und präventive Wartungsmaßnahmen zu ergreifen, bevor Schäden auftreten.

In Hamburg wurde die Köhlbrandbrücke mit über 500 Sensoren ausgestattet, die in Echtzeit Daten sammeln (siehe hier). Diese Daten werden in einem digitalen Zwilling der Brücke visualisiert, der eine kontinuierliche Zustandsüberwachung ermöglicht. Durch die Kombination traditioneller Inspektionsmethoden mit digitalen Diagnosen können Wartungsarbeiten präziser und kosteneffizienter durchgeführt werden. Dies erhöht die Lebensdauer der Infrastruktur und reduziert sowohl die Betriebskosten als auch die CO2-Emissionen.

FireAId: Wildfire Prevention

Künstliche Intelligenz spielt auch eine wichtige Rolle bei der Prävention und Bekämpfung von Waldbränden, die in den letzten Jahren an Häufigkeit und Intensität zugenommen haben. KI-gestützte Systeme verwenden Drohnen oder Satelliten, welche mit speziellen Algorithmen ausgestattet sind, um Wälder auf potenzielle Zündquellen wie Blitzeinschläge oder Lagerfeuer zu überwachen. Diese Systeme analysieren kontinuierlich Wetterdaten, um die Wahrscheinlichkeit und das Ausbreitungsverhalten von Bränden vorherzusagen. Das ermöglicht es Feuerwehrleuten, strategisch zu planen und ihre Einsätze besser zu koordinieren.

Ein Beispiel für den Einsatz von KI in der Waldbrandprävention ist das FireAId-Projekt des World Economic Forum. Dieses Projekt nutzt KI, um eine dynamische Risikokarte zu erstellen, die optimierte Ressourcenzuweisungen und Reaktionspläne für Waldbrände ermöglicht. Die Plattform integriert Daten aus digitalen Karten, Satellitenbildern, Echtzeit-Wetterdaten, Sensorennetzwerken und sozialen Netzwerken, um umfassende und präzise Vorhersagen zu liefern. Dies trägt dazu bei, die Reaktionszeit zu verkürzen und die Effizienz der Brandbekämpfung zu erhöhen.

OroraTech: Waldbranderkennung

Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von KI in der Waldbranderkennung bietet OroraTech. Deren System fahndet mit Satelliten nach Waldbränden. Die KI-gestützte Software und eine eigene Satellitenkonstellation, die das Start-up aufbaut, analysieren Satellitenbilder in Echtzeit, um Brände frühzeitig zu erkennen und schnelle Reaktionen zu ermöglichen. Griechenland gehört im Übrigen zu einem der ersten Länder, die das System flächendeckend implementieren werden (siehe hier).

ARTION: Erdbeben- und Tsunami-Frühwarnsysteme

KI kann die Erkennung von Erdbeben und die Tsunami-Warnung erheblich verbessern, indem sie geologische Daten aus verschiedenen Forschungszentren weltweit nutzt. Die Integration von Multi-Sensor-Daten, einschließlich seismischer und geospatialer Informationen, ermöglicht es KI-Systemen, Erdbeben frühzeitig zu erkennen und präzise Tsunami-Warnungen auszugeben.

Ein Beispiel ist das EU-Projekt ARTION. Dieses hat zum Ziel, ein Netzwerk für den Wissensaustausch im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) für das Katastrophenmanagement aufzubauen. Es fördert die Entwicklung und Nutzung von KI-Tools, die Ersthelfern bei Katastrophen wie Waldbränden, Überschwemmungen und Erdbeben helfen können. Das Projekt ARTION plant, Algorithmen speziell für diese Katastrophenszenarien zu entwickeln und zu testen. Im Projekt sollen auch Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Expertinenn und Experten wie auch die Praxis zusammengebracjt werden, um den Einsatz von KI im Katastrophenmanagement zu verbessern und die Forschung in diesem Bereich voranzutreiben (siehe hier).

Und nun?

Die Integration von KI und Big Data in den Katastrophenschutz zeigt bereits heute beeindruckende Ergebnisse. Projekte wie SeismicAI, RescueAI, SmartBridge, FireAId, OroraTech und ARTION demonstrieren, wie moderne Technologien dazu beitragen können, die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen, die Reaktionszeiten zu verkürzen und die Effizienz der Intervention zu verbessern. Diese Innovationen haben das Potenzial, das Katastrophenmanagement grundlegend zu verändern und die Sicherheit und Widerstandsfähigkeit der Infrastruktur erheblich zu erhöhen.

Schlagwörter: Katastrophenschutz, Digitale Transformation, Hochwasserresilienz, Flood Rescue with Boats, Krisenmanagement, Disaster Preparedness, Künstliche Intelligenz, Big Data, Erdbebenvorhersage, Digitale Zwillinge, Infrastrukturüberwachung, Klimawandel

Diesen Beitrag zitieren: Karl, C. [Christian K. Karl]. (2024). Katastrophenschutz 4.0: Die Rolle von KI und Big Data [Blog-Beitrag]. 19.08.2024. BauVolution, ISSN 2942-9145. online verfügbar