1. Ausgangslage und Problemstellung
Im Sommer 2021 verursachten extreme Regenfälle in der Bergischen Region schwere Überschwemmungen, die erhebliche Schäden an Infrastruktur und Gebäuden anrichteten und die lokale Wirtschaft bedrohten. Besonders betroffen waren Lagerhallen, Geschäfte und Wohnhäuser. Aufgrund der zunehmenden Häufigkeit solcher Ereignisse benötigen die Region und ihre Unternehmen dringend Lösungen zur schnellen Bewertung und Prävention von Hochwasserschäden. Moderne technologische Entwicklungen könnten hier helfen, indem sie die frühzeitige Erkennung solcher Ereignisse ermöglichen und dadurch wirtschaftliche Schäden verringern sowie die Existenz lokaler Unternehmen sichern.
2. Wissenschaftliche Aufgabenstellung, Zielsetzung und strategische Verankerung
Das Projekt zielt darauf ab, mittels künstlicher Intelligenz (KI) ein Frühmeldesystem zur Prävention von Hochwasserschäden für die lokale Wirtschaft zu entwickeln. Dieses System soll Überflutungsereignisse zeitlich und räumlich vorhersagen und nutzt dafür Methoden des maschinellen Lernens und Deep Learnings. Es baut auf den bestehenden Informationssystemen des Wupperverbandes auf und berücksichtigt verschiedene Umweltfaktoren. Die wissenschaftliche Aufgabe besteht darin, die KI darauf zu trainieren, Muster in Sensordaten zu erkennen, die auf steigende Wasserpegel hinweisen. Ein interaktives Dashboard ermöglicht Echtzeitvorhersagen und Simulationen von Hochwassergefahren, während eine Hochwasserwarn-App lokale Unternehmen benachrichtigt und Schutzmaßnahmen ableiten lässt. Das Projekt ist als Leuchtturmprojekt in der Initiative „Flagships powered by KI.NRW“ verankert.
3. Stand der Technik und Forschung
Künstliche Intelligenz und Deep Learning Verfahren für Wettervorhersagen:
Klassische Klima- und Wettermodelle ermöglichen seit Jahrzehnten zunehmend präzisere Langzeitvorhersagen, erfordern aber umfangreiches Expertenwissen und hohe Rechenleistung. Insbesondere für kurzfristige Hochwasservorhersagen stoßen diese Modelle an ihre Grenzen. KI-Modelle auf Basis von Deep Learning können hier Abhilfe schaffen, da sie schneller und bei kurzfristigen Vorhersagen präziser sind.
Abgrenzung des Vorhabens zum Stand der Technik & Forschung:
Das HWS 4.0 nutzt datengetriebene KI-Modelle statt klassischer Simulationsmodelle und ist somit flexibler und anpassungsfähiger. Es bietet hochaufgelöste zeitliche und räumliche Vorhersagen und berücksichtigt die Daten mehrerer Sensoren entlang der Wupper.
4. Geleistete Vorarbeiten zur Planung und Vorbereitung des Vorhabens HWS 4.0
Die Projektpartner haben prototypische Maßnahmen umgesetzt, um die Qualität und den Erfolg des HWS 4.0 zu sichern. Diese Vorarbeiten sind nicht Teil der beantragten Förderung.
Der Wupperverband bietet ein Sensor Web für hydrologische, meteorologische und andere Daten, die international standardisiert und leicht zugänglich sind. Die Berger Gruppe entwickelte das Grundkonzept nach dem Hochwasser 2021, installierte Pegel- und Drucksensoren und erweiterte die LoRaWan-Infrastruktur. Sensordaten werden über ein Grafana-Webinterface visualisiert.
Die WSW Wuppertaler Stadtwerke unterstützten durch Bereitstellung weiterer Sensorstandorte und identifizierten kritische Standorte. Der Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation der BUW analysierte die Sensordaten und führte eine Data Science Challenge zur Pegelstandsvorhersage durch.
5. Lösungsansatz für das HWS 4.0
Das HWS 4.0 nutzt bestehende IT-Infrastrukturen und Informationssysteme. Zunächst werden Sensordaten der Berger Gruppe und des Sensor Webs des WV fusioniert. Ein KI-Modell, das auf historischen Daten trainiert wird, prognostiziert Pegelstände für drei bis sechs Stunden im Voraus, inklusive Konfidenzintervallen.
Der Ansatz berücksichtigt Veränderungen der lokalen Topographie durch kontinuierliches Lernen, wobei aktuelle Muster stärker gewichtet werden. Nach der Vernetzung der Sensorsysteme wird das HWS 4.0 durch zusätzliche Sensoren und Daten des Deutschen Wetterdienstes erweitert. Die Visualisierung erfolgt über ein neues Web-Interface des WV, und Warnungen werden über eine Web-Anwendung und eine Warn-App in Echtzeit bereitgestellt.
Das Hochwassermeldesystem 4.0 ist Teil der Initiative “Flagships powered by KI.NRW“, der Kompetenzplattform des Landes für Künstliche Intelligenz KI.NRW
Ein Kooperationsprojekt mit:
DAS KONSORTIUM
