Naturgefahren Künstliche Intelligenz hilft Lawinenwarnern bei der Lagebeurteilung

ceel, sda

30.4.2024 - 10:37

Am Sitzungstisch der Lawinenwarner sitzt seit diesem Jahr regulär auch eine Künstliche Intelligenz.
Am Sitzungstisch der Lawinenwarner sitzt seit diesem Jahr regulär auch eine Künstliche Intelligenz.
Keystone

Eine Künstliche Intelligenz hat in der vergangenen Saison erstmals regulär bei der Beurteilung der Lawinengefahr in der Schweiz geholfen. Nach dreijährigem Training sind die Einschätzungen des Computers laut dem Lawinenwarndienst ähnlich gut wie jene der Experten.

Keystone-SDA, ceel, sda

Manchmal seien die Vorhersagen des maschinell trainierten Algorithmus zwar nicht gut. «Aber auch wir liegen mal falsch», wurde Lawinenwarner Frank Techel in der Mitteilung des Lawinenforschungsinstituts SLF vom Dienstag zitiert. «Das Gute ist, die Modelle machen andere Fehler als wir.»

Wenn die Mitarbeitenden des SLF-Lawinenwarndiensts beschliessen, welcher Region sie welche Gefahrenstufe zuordnen, liefere ein Computer seit diesem Jahr jeweils eine eigene Einschätzung der Lage. Der Lawinenwarndienst erhalte so eine zweite, unabhängige Meinung und könne bei grossen Diskrepanzen sein aktuelles Ergebnis für das Lawinenbulletin nochmal überdenken.

Unterschiedliche Vorgehensweisen

Der Computer-Algorithmus wurde darauf trainiert, die Gefahrenlage anhand der gleichen Daten einzuschätzen, die auch die Lawinenwarner verwenden. Der Algorithmus stützt sich jedoch ausschliesslich auf Simulationen der Schneedecke. Die menschlichen Lawinenwarner verwenden zusätzlich Informationen wie aktuelle Beobachtungen im Gelände. Diese Daten stehen dem Computer nicht zur Verfügung. Dafür müssen die Menschen aber aus Zeitgründen Daten selektieren, der Computer analysiert die gesamte Datenmenge.

Die SLF-Forschenden sind bereits seit 2019 daran, der Künstlichen Intelligenz beizubringen, die Lawinengefahr einzuschätzen. Künftig will das Team die menschlichen und maschinellen Vorhersagen besser kombinieren, wie es vom SLF hiess. Dazu gehört etwa eine intuitivere Darstellung der Ergebnisse.