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Das Konsortialprojekt DAKI-FWS (Daten- und KI-gestütztes Frühwarnsystem zur Stabilisierung der deutschen Wirtschaft) hat sich zum Ziel gesetzt, mithilfe von KI-Technologien Daten aus unterschiedlichen Datenquellen zu verknüpfen und auszuwerten. Basierend auf diesen Daten soll ein Frühwarnsystem entwickelt werden, das in zukünftigen Krisensituation wie einer Pandemien oder gefährlichen Klimaereignissen genutzt werden kann, um die Entwicklung und den Verlauf besser zu beschreiben und damit Leben und Arbeitsplätze, Land und Infrastrukturen zu schützen und zu unterstützen. Darüber hinaus sollen die Auswirkungen von Krisen auf wirtschaftliche Aspekte besser abgeschätzt werden.
DAKI-FWS ist Teil des „KI Innovationswettbewerbs“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) und wird mit ca. 12 Mio. Euro gefördert. Als Konsortialführer ist das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI) mit seiner Abteilung „Künstliche Intelligenz“ am Projekt beteiligt. DAKI-FWS ist Anfang Dezember 2021 gestartet und hat eine Laufzeit von drei Jahren.
Um den Verlauf der Corona-Pandemie besser beurteilen zu können, sind Expert*innen inzwischen in der Lage, Reproduktionswerte und Inzidenzzahlen anhand von Meldedaten zu ermitteln sowie Einschätzungen zum weiteren Pandemieverlauf abzugeben. Frühwarnsysteme, wie sie momentan vom Robert-Koch-Institut (RKI) genutzt werden, basieren ausschließlich auf Meldedaten der Gesundheitsämter. Dabei werden herkömmliche statistische Verfahren zur Erkennung von Ausbrüchen genutzt. Dass es bei dieser Früherkennungs-Methode Verbesserungsbedarf gibt, hat uns kürzlich die Corona-Pandemie mit ihren wirtschaftlichen Folgen vor Augen geführt.
Im Projekt DAKI-FWS entwickeln Forschende jetzt neue intelligente Verfahren, indem sie krisenspezifische Daten mit gesellschaftlich relevanten Daten (z.B. Mobilfunkdaten, Verkehrsdaten, Wetterdaten und Klimadaten) zusammenführen. Auf diese Weise soll ein KI-gestütztes Frühwarnsystem entwickelt werden, um Pandemieausbrüche und Klimaextreme wie Hochwasser, Stürme, Hitzewellen und Dürren frühzeitig zu erkennen sowie deren Verlauf genauer vorherzusagen. Aufgrund der umfangreicheren Datenlage sind Expert*innen besser in der Lage, angemessene wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen. So können beispielsweise Wertschöpfungsketten länger aufrechterhalten werden. Ein derartiges Frühwarnsystem kann in fast allen Branchen Anwendung finden (Logistik, Lebensmittelversorgung, Verkauf, Dienstleistungen, Landwirtschaft, Grund- und Trinkwassermanagement etc.) und so die Resilienz der gesamten deutschen Wirtschaft stärken.
Das zu schaffende Frühwarnsystem wird eine Bandbreite an Datenquellen integrieren und modular aufgebaut sein, so dass möglichst viele Unternehmen unterschiedlicher Branchen das System nutzen können. Damit sind Unternehmen in zukünftigen Krisensituationen besser aufgestellt. Ein derart modulares Frühwarnsystem bringt großes Potenzial mit sich. Zugleich ist es hochkomplex und erfordert die Zusammenarbeit vieler unterschiedlicher Expert*innen im Konsortium, um leistungsstarke Datenlösungen und KI-Verfahren zu entwickeln, die akzeptabel, sicher und aussagekräftig sind. Die beteiligten Partner haben daher höchste Qualitätsansprüche an die Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung.
Das Fraunhofer HHI übernimmt mit seiner Abteilung „Künstliche Intelligenz“ die Gesamtprojektleitung bei DAKI-FWS und ist darüber hinaus für die Entwicklung der KI mit Verkehrs- und Wetterdaten zuständig. Dabei kann das Team auf Erkenntnissen aus anderen Forschungsprojekten aufbauen: Das Projekt SAUBER befasst sich mit der Entwicklung eines satellitenbasierten Systems zur Anzeige, Prognose und Simulation von Luftschadstoffen für eine nachhaltige Stadt- und Regionalentwicklung. Im KLIPS-Projekt arbeiten Forschende für eine verbesserte Stadtplanung an einer KI-basierten Informationsplattform für die Lokalisierung und Simulation von Hitzeinseln. Zudem kann das Fraunhofer HHI seit diesem Jahr auf die Expertise der neuen Fokusgruppe „AI for Natural Disaster Management“ (FG-AI4NDM ) der International Telecommunications Union (ITU), der World Meteorological Organization (WMO) und des United Nations Environment Programme (UNEP) zurückgreifen.
Neben dem Fraunhofer HHI sind Budelmann Elektronik GmbH, die Charité - Universitätsmedizin Berlin, Data4Life, das Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering, die Justus-Liebig-Universität Gießen, Logiball GmbH, NET CHECK GmbH, das Robert-Koch-Institut, das Zuse-Institut Berlin sowie im Unterauftrag das Deutsche Klimarechenzentrum und Esri Deutschland GmbH beteiligt. Assoziierte Partner*innen sind zudem der Deutsche Industrie- und Handelskammertag e.V., Here Technologies, Schönborner Armaturen, das Hessische Landesamt für Naturschutz, Umwelt und Geologie und der Deutsche Wetter Dienst.
Dr. rer. nat. Jackie Ma
Gruppenleiter Angewandtes Maschinelles Lernen
jackie.ma@hhi.fraunhofer.de
Tel. +49 30 31002 461
https://www.hhi.fraunhofer.de/news/nachrichten/2021/ki-fuer-naturkatastrophenman...
http://www.klips-projekt.de/
https://sauber-projekt.de/de/home/
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Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Informationstechnik, Mathematik, Meer / Klima, Umwelt / Ökologie, Wirtschaft
überregional
Forschungsprojekte
Deutsch
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