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02.06.2023 10:36

Bergisches Hochwasserschutzsystem 4.0: NRW fördert Hochwasserwarnsystem im Bergischen Land mit 2,8 Mio Euro

Katja Bischof Pressestelle
Bergische Universität Wuppertal

    Drohendes Hochwasser entlang von Flüssen früher erkennen und so Leben retten und Schäden vermeiden: Das ist das Ziel eines modernen Hochwasserwarnsystems unter Einsatz Künstlicher Intelligenz, das derzeit auf Initiative der regionalen Wirtschaft im Bergischen Land entwickelt wird.

    NRW-Wirtschafts- und Klimaschutzministerin Mona Neubaur übergab in dieser Woche den Förderbewilligungsbescheid über insgesamt 2,8 Millionen Euro zu dem Projekt an Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen vom Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation (TMDT) der Bergischen Uni sowie an die weiteren Partner aus dem Projektkonsortium: Heinz Berger Maschinenfabrik, Wupperverband, Bergische Struktur- und Wirtschaftsförderungsgesellschaft, Wuppertaler Stadtwerke und Bergische Industrie- und Handelskammer Wuppertal-Remscheid-Solingen.

    Im Rahmen des neuen bergischen Gemeinschaftsprojekts soll eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt und trainiert werden, die die Vorhersage von Wasserpegeln und Hochwassergefahren für die Region präziser als bisherige Warnsysteme ermöglicht. „Das ‚Hochwasserschutzsystem 4.0‘ erkennt Gefahren präziser als etablierte Warnsysteme und kann somit Alarm schlagen, wenn Gewässer über die Ufer zu treten drohen“, so Dr. Andreas Groß, Geschäftsführer der Berger Gruppe und Initiator des Projekts.

    Ministerin Neubaur: „Der Klimawandel wird auch bei uns in Nordrhein-Westfalen immer spürbarer und die Auswirkungen können wie bei der Hochwasserkatastrophe im Sommer 2021 dramatisch sein. Umso wichtiger sind Warnsysteme, die verlässlich und frühzeitig drohende Hochwasserstände erkennen und melden können. Das Projekt ‚Hochwasserschutzsystem 4.0‘ im Bergischen Land zeigt, wie künstliche Intelligenz im Ernstfall dazu beitragen kann, rechtzeitig notwendige Schutzmaßnahmen zu ergreifen und so größere Schäden an Gebäuden und Infrastruktur zu vermeiden. Das schafft langfristige Sicherheit für Unternehmen und stärkt die wichtigen Industriestandorte in unseren Mittelgebirgsregionen.“

    Das Warnsystem soll die datengetriebene Vorhersage von regionalen Wasserpegeln und Hochwassergefahren unter Berücksichtigung der aktuellen Wetterlage und sonstiger Umweltfaktoren ermöglichen. Mit digitalen Sensoren werden dafür die Pegelstände an Gewässern, Rückhaltebecken und Kanälen, die Niederschlagsmengen, der Unterwasserdruck, Luftfeuchtigkeit, -druck und -temperatur sowie die Windrichtung und -stärke erfasst. In diesen Daten soll die Künstliche Intelligenz Muster erkennen, die im Zusammenhang mit einem Anstieg der Pegelstände stehen. Damit unterscheidet sich das Projekt von klassischen Vorhersagen auf Basis von Modellen. Informationen zu lokalen Wasserpegeln, Prognosen und Warnungen sollen gefährdeten Unternehmen künftig in Echtzeit über eine Hochwasserschutz-App bereitgestellt werden, die vom Wupperverband entwickelt wird.

    Das Vorhaben „Hochwasserschutzsystem 4.0“ ist Teil der Initiative „Flagships powered by KI.NRW“, der Kompetenzplattform des Landes für Künstliche Intelligenz KI.NRW. Bei der Entwicklung der neuen Technologien arbeiten die Projektteilnehmer*innen auch mit dem Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz Nordrhein-Westfalen (LANUV) und weiteren Regionen zusammen. „Das System wird nach einer erfolgreichen Einführung im Bergischen Land allen Regionen in Nordrhein-Westfalen zur Verfügung gestellt“, so Stephan A. Vogelskamp, Geschäftsführer der Bergischen Struktur- und Wirtschaftsförderungsgesellschaft.


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen
    Fakultät für Elektrotechnik, Informationstechnik und Medientechnik
    Telefon 0202/439 1039
    E-Mail meisen@uni-wuppertal.de


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    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wissenschaftler
    Elektrotechnik, Informationstechnik, Umwelt / Ökologie
    überregional
    Forschungs- / Wissenstransfer, Kooperationen
    Deutsch


     

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