Das Feuer vorhersagen: Wie KI die Bekämpfung von Waldbränden verändert

Der Sommer naht, die Temperaturen steigen, und die Vegetation auf der Nordhalbkugel wird trockener. Gemeinden, Staaten und Unternehmen rüsten sich einmal mehr für die Waldbrandsaison. Waldbrände sind ein natürliches Merkmal vieler Ökosysteme. Ihre Häufigkeit, Ausmasse und Auswirkungen nehmen jedoch zu. Obwohl es im Norden noch nicht einmal richtig Sommer ist, hat dieses Jahr bereits gezeigt, wie schlimm es kommen kann.

Waldbrände sind ein natürliches Merkmal vieler Ökosysteme. Ihre Häufigkeit, Ausmasse und Auswirkungen nehmen jedoch zu

Im Januar verwüsteten verheerende Waldbrände Teile von Los Angeles und San Diego County. Die Feuer wurden durch Winde in Hurrikanstärke angefacht und durch die Dürre intensiviert. Sie forderten mindestens 30 Menschenleben¹, vertrieben Hunderttausende von Menschen² und zerstörten über 16’000 Gebäude. Allein die Brände in Eaton und Palisades zählten zu den zerstörerischsten in der Geschichte Kaliforniens³. Sie sind ein deutliches Zeichen für einen unerbittlichen weltweiten Trend.

Von 2001 bis 2023 vervierfachte sich der weltweite Verlust von Baumbeständen aufgrund von Waldbränden – von vormals weniger als 2,5 Mio. Hektar auf über 10 Mio. Hektar.⁴ Waldbrände schädigen Böden, verschmutzen Wasser, verringern die Biodiversität und setzen grosse Mengen Kohlenstoff in die Atmosphäre frei. Die durchschnittlichen jährlichen Kosten für die Weltwirtschaft betragen über USD 50 Mrd.⁵ Manche Prognosen gehen davon aus, dass die Häufigkeit von Waldbränden bis zum Ende des Jahrhunderts um weitere 50% zunehmen könnte.⁶

Diese Trends sind zugleich Folgen und Ursachen von zwei der wichtigsten „Pain Points“, die die Veränderung der heutigen globalen Systeme vorantreiben: Klimawandel und Naturzerstörung. Dürren nehmen zu, die Vegetation vertrocknet, und die Brandgefahr steigt. Waldbrände setzen CO₂ frei, zerstören natürliche Kohlenstoffsenken und schwächen die Widerstandsfähigkeit der Ökosysteme. Die Verringerung des Waldbrandrisikos ist daher entscheidend, um den Systemwandel zu beschleunigen, den wir zur Dekarbonisierung und zur Regenerierung der Natur brauchen.

Die Verringerung des Waldbrandrisikos ist daher entscheidend, um den Systemwandel zu beschleunigen, den wir zur Dekarbonisierung und zur Regenerierung der Natur brauchen

Doch Waldbrände sind komplex und bewegen sich schnell voran. Oft brechen sie in entlegenem Gelände aus und breiten sich sehr schnell aus. Die Einsatzkräfte müssen dann bei eingeschränkter Sicht, mit unkoordinierten Informationen und unter starkem Zeitdruck handeln. Um das Waldbrandrisiko wirksam einzudämmen, müssen wir offen für den durch die digitale Wirtschaft vorangetriebenen Systemwandel sein. Deshalb setzen Forschende, Einsatzkräfte und Privatunternehmen vermehrt auf künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um Waldbrände zu erkennen, vorherzusagen und zu beherrschen.

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Künstliche Waldbrandintelligenz

Ein Feuer kann sich nur dann entzünden und selbst unterhalten, wenn drei Voraussetzungen gegeben sind: Wärme, Sauerstoff und brennbarer Stoff – allgemein bekannt als Verbrennungsdreieck. Bei entsprechenden Umweltbedingungen – wie Hitze durch einen Blitz, brennbare Materialien durch trockene Vegetation und Sauerstoff durch starken Wind – kann der kleinste Funken eine Katastrophe auslösen.

Deshalb ist es wichtig zu verstehen, wie derartige Bedingungen Waldbrände verursachen und beeinflussen. Dieses Wissen muss schnell, präzise und lokalisiert zum Einsatz kommen; doch herkömmliche Überwachungstechniken sind dabei häufig überfordert. An dieser Stelle können KI und maschinelles Lernen hilfreich sein.

Ein auf KI basierendes Computersystem kann Aufgaben ausführen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern. Beispiele sind die Erkennung von Bildern, die Verarbeitung von Sprache oder das Treffen von Entscheidungen. Maschinelles Lernen ist ein Ansatz, um Algorithmen so zu trainieren, dass sie Muster in Daten erkennen und dadurch KI zu derartigen Leistungen befähigen. Bei Waldbränden umfassen solche Daten Wetterinformationen, Satellitenbilder, Vegetationskarten und historische Branddaten. Hinzu kommen menschliche Faktoren, die die Wahrscheinlichkeit von Waldbränden erhöhen, wie Strassenzugang, Landnutzung und Bevölkerungsdichte. Das maschinelle Lernen nimmt mit jedem neuen Datenpunkt zu. Mit jeder Waldbrandsaison und jedem Ereignis wird die KI-Leistung besser.

Zusammen bieten diese Technologien transformatives Potenzial in drei Schlüsselbereichen der Waldbrandbekämpfung: Vorhersage, Erkennung und Modellierung.

Die Technologie bietet transformatives Potenzial in drei Schlüsselbereichen der Waldbrandbekämpfung: Vorhersage, Erkennung und Modellierung

Daten gegen Feuer

Mithilfe von historischen und Echtzeit-Wetterdaten trainierte KI kann die Umweltbedingungen überwachen, die das Verbrennungsdreieck beeinflussen. Auf dieser Grundlage kann sie Waldbrände vorhersagen. Satelliten spielen dabei eine zentrale Rolle. Die KI nutzt Bilder von Sensoren wie der Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) der NASA und des Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Damit kann sie Faktoren wie die Trockenheit der Vegetation, atmosphärische Aerosole und thermische Anomalien überwachen, Hochrisikozonen erkennen und Alarm auslösen, bevor ein Feuer ausbricht.⁷ In der Türkei kann die KI-unterstützte Waldbrandgefahrenkarte der FireAid Initiative Waldbrände 24 Stunden im Voraus mit einer Genauigkeit von 80% vorhersagen. Einsatzkräfte können sich so vorbereiten und Brände wirksamer bekämpfen.⁸

Ist das Feuer erst einmal ausgebrochen, wird die Erkennung zu einem Wettlauf gegen die Zeit. Auf Türmen oder Bergspitzen montierte KI-unterstützte Kamerasysteme, von denen Pano bereits Hunderte in den USA installiert hat, können grosse Gebiete scannen. Sie können verräterische Brandzeichen wie Rauch oder Hitzeflimmern erkennen. In einigen Fällen haben diese Systeme die Behörden bereits alarmiert, bevor ein Mensch den Brand entdeckte.⁹

Andere Erkennungsmethoden nutzen chemische Sensoren, um bei Bränden freigesetzte Gase wie Kohlenmonoxid oder Wasserstoff zu erkennen. Sie funktionieren auch bei schlechter Sicht, was einen Vorteil gegenüber visuellen Systemen darstellt. Im kalifornischen Jackson Demonstration State Forest etwa ging das Kalifornische Ministerium für Forstwirtschaft und Brandschutz (CALFIRE) eine Partnerschaft mit dem Technologieunternehmen Dryad ein, das solche Sensoren installiert. Dadurch können Brände in einem Stadium erkannt werden, in dem sie noch zügig gelöscht werden können.¹⁰

Auch Satelliten leisten einen Beitrag bei der Erkennung. Die FireSat Initiative etwa, eine Kooperation zwischen öffentlichen und privaten Partnern, baut ein weltweites Netz KI-unterstützter Satelliten auf. Sie können selbst Brände erkennen, die gerade einmal 5 m² gross sind; und die Bilder werden alle 20 Minuten aktualisiert.¹¹ Diese Systeme sind besonders hilfreich in entlegenen oder unzugänglichen Gebieten mit begrenzten bodengestützten Möglichkeiten der Brandentdeckung.

KI kann zudem dazu beitragen, die wahrscheinliche Bewegungsbahn und die Fortbewegungsgeschwindigkeit eines Brandes mit generativen Modellen zu simulieren. Derartige Modelle wurden anhand von Satellitenbildern, Wettermustern, Topografie und Vegetationsarten trainiert.

Versorgungsunternehmen und Brandschutzbehörden nutzen bereits Plattformen wie die von TechnoSylva als Entscheidungshilfe, wenn es darum geht, wo Brandbekämpfer eingesetzt werden, wann Evakuierungen angeordnet werden und wie die Infrastruktur geschützt wird.¹²

Gemeinsam transformieren diese Tools die Waldbrandbekämpfung. KI ermöglicht eine frühere Intervention und bessere strategische Entscheidungen. Sie kann Risiken mindern, Schäden begrenzen und Leben retten.

Impulse für Innovationen

Trotz der zunehmenden Verheissungen von KI und maschinellem Lernen bei der Waldbrandbekämpfung stehen ihrem breiteren Einsatz einige Hindernisse im Weg – allen voran die Kosten. KI-unterstützte Kamerasysteme und Sensornetze können erhebliche Vorabinvestitionen und kontinuierliche Wartungsmassnahmen erfordern. Der Betrieb jeder Kamerastation von Pano etwa kostet jährlich rund USD 50’000. Die öffentlichen Budgets für das Waldbrandmanagement sind nach wie vor eher auf Bekämpfung als auf Prävention ausgerichtet. Das erschwert die sichere Finanzierung von Präventionssystemen.

KI ermöglicht eine frühere Intervention und bessere strategische Entscheidungen. Sie kann Risiken mindern, Schäden begrenzen und Leben retten

Eine weitere Hürde sind die Daten. Unterschiede bei Böden, Klima und Landnutzung begrenzen die Verwendbarkeit einheitlicher Modelle. Die grossen Mengen hochwertiger lokalisierter Daten, die maschinell lernende Systeme benötigen, sind häufig spärlich oder widersprüchlich. Damit eine solche KI effizient arbeitet, brauchen wir eine stärkere lokale Überwachung und eine standardisierte Datenerhebung. Zudem ist eine offene Zusammenarbeit der öffentlichen und privaten Akteure sowie der Wissenschaft erforderlich. Initiativen wie FireAid, die ihren Quellcode und die Trainingsdaten öffentlich zur Verfügung stellen,¹³ sind ein Schritt in die richtige Richtung.

Ein weiteres zentrales Problem ist die Integration. Viele Notdienste und Behörden verfügen über eine veraltete digitale Infrastruktur, die möglicherweise mit KI-Plattformen nicht kompatibel ist. Das Ergebnis ist ein fragmentiertes Umfeld, das die Koordination behindern kann. Eine höhere Interoperabilität durch gemeinsame Standards, Schnittstellen und Training ist entscheidend, um die Vorteile von KI bei der Bekämpfung von Waldbränden vollständig nutzen zu können.

Weitere Problempunkte sind Vertrauen und Transparenz. KI funktioniert oft als „Blackbox“, die Nutzern nur unzureichend Einblick in die Grundlagen ihrer Ergebnisse bietet. Das kann sich auf das Vertrauen niederschlagen und die Akzeptanz verlangsamen. Entwickler reagieren darauf mit transparenteren Modellen und Human-in-the-Loop-Systemen, die es der KI ermöglichen, das Urteil von Expertinnen und Experten zu ergänzen, anstatt es zu ersetzen. Zudem sind klare Governance-Rahmen mit Sicherheitsvorkehrungen in Bezug auf Datenschutz, ethische Aufsicht und rechtliche Haftung erforderlich. Sie müssen sicherstellen, dass KI-Überwachungs- und Trackingtools verantwortungsvoll eingesetzt werden.

Viele dieser Herausforderungen lassen sich bewältigen, und Forschende, Start-ups und Behörden arbeiten bereits an Lösungen. Die Fortschritte jedoch sind abhängig von Zusammenarbeit, der Bereitschaft, veraltete Risikomanagementmodelle zu überdenken, und – ganz wichtig – nachhaltigen Investitionen.

Eine heisse Anlage

Der Klimawandel verstärkt sich, Waldbrände werden häufiger. Der finanzielle Nutzen von Prävention lässt sich immer schwerer ignorieren. Für Anlegerinnen und Anleger bietet dies zunehmend Chancen zur Förderung der Lösungen, die wir brauchen.

KI-unterstützte Brandbekämpfungstechnologien haben das Versuchsstadium überwunden. Gewerbliche Kunden mit hohem Interesse an einer Reduktion brandbedingter Verluste – wie Versorger, Landbesitzer und Akteure der Forstwirtschaft – nutzen sie bereits. So können sie ihre Infrastruktur schützen, Risiken bewerten und Ressourcen effizienter verteilen. Diese Business-to-Business-Nachfrage fördert stabile, wiederkehrende Einnahmen, die nicht allein von öffentlichen Finanzmitteln abhängen.

Auch die Skalierbarkeit KI-gesteuerter Lösungen ist beeindruckend. Einmal entwickelt, kann KI an verschiedene Regionen angepasst und dort eingesetzt werden – bei relativ niedrigen Nebenkosten. Dies gilt besonders, wenn bereits Satelliten-Infrastruktur oder Open-Source-Plattformen vorhanden sind. Mit der Verbreitung nimmt auch die Qualität der Trainingsdaten zu. Das führt zu einer positiven Feedback-Schleife, die die Genauigkeit verbessert und die Anwendbarkeit erweitert.

Anlagechancen bieten sich auch über die Kerntechnologie hinaus. Angrenzende Sektoren wie Dateninfrastruktur, Edge Computing, Fernerkundungshardware und Klimarisikoanalyse bilden ein wachsendes Umfeld, das die KI-basierte Widerstandsfähigkeit gegen Waldbrände unterstützt. Für weitsichtige Anlegerinnen und Anleger stellt diese Umgebung eine neue Chance für Investitionen in den Systemwandel dar, bei der die finanziellen Erträge mit den ökologischen und sozialen Auswirkungen im Einklang stehen.

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Angrenzende Sektoren wie Dateninfrastruktur, Edge Computing, Fernerkundungshardware und Klimarisikoanalyse bilden ein wachsendes Umfeld, das die KI-basierte Widerstandsfähigkeit gegen Waldbrände unterstützt

Eine widerstandsfähigere Zukunft schaffen

Verheerende Waldbrände sind keine Einzelfälle mehr. Sie sind Symptome eskalierender globaler „Pain Points“, die von Klimawandel, Umweltzerstörung und zu wenig Investitionen in Prävention vorangetrieben werden. Sie sind aber auch eine Bewährungsprobe für die Technologien und Anlagestrategien, die die Bausteine einer widerstandsfähigeren Zukunft bilden. KI trägt schon jetzt dazu bei, Waldbrände besser zu verstehen, vorherzusagen und zu bekämpfen. Sie zeigt, wie der globale Systemwandel, der sich rund um die Datenproduktivität vollzieht, die Klimaanpassung unterstützen kann. Sie verbessert unsere Reaktion auf Krisen und ermöglicht schnellere, klügere und zielgerichtetere Massnahmen.

KI-gestützte Lösungen zur Waldbrandbekämpfung fördern die Dekarbonisierung, verbessern die Widerstandsfähigkeit der Natur und schützen Leben und Lebensräume. Damit tragen sie direkt zum globalen Systemwandel bei, der den Übergang zu einer naturfreundlichen, sozial gerechten, digital unterstützten Netto-Null-Wirtschaft vorantreibt. Für Anlegerinnen und Anleger bieten sie eine überzeugende Kombination von Risikominderung, technologischem Fortschritt und langfristigen Auswirkungen. Für die am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gemeinschaften bedeuten sie noch mehr: die Möglichkeit einer Welt, in der Waldbrände nicht länger die Oberhand haben.

Die Bekämpfung der Ursachen immer schwererer Waldbrände erfordert einen umfassenden Wandel unserer Wirtschafts- und Ökosysteme

KI bietet leistungsstarke Möglichkeiten der Vorhersage, Erkennung und Bekämpfung. Dennoch ist sie nur ein Teil einer viel grösseren Lösung. Die Bekämpfung der Ursachen immer schlimmerer Waldbrände erfordert einen umfassenden Wandel unserer Wirtschafts- und Ökosysteme. Wir müssen überdenken, wie wir Landschaften gestalten und mit ihnen umgehen und welchen Wert wir Wald, Landnutzung und ländlichen Wirtschaftssystemen beimessen. Ein solcher Wandel muss systemumfassend sein und auf den Grundsätzen von Resilienz, Regeneration und langfristig nachhaltiger Bewirtschaftung beruhen.

KI kann bei dieser Entwicklung eine zentrale Rolle spielen, indem sie die Art und Weise verbessert, wie wir Umweltdaten erheben, deuten und darauf reagieren. Damit ermöglicht sie eine informiertere, proaktivere Landschaftspflege. Das volle KI-Potenzial bei der Waldbrandbekämpfung entfaltet sich jedoch nur gemeinsam mit koordinierten politischen Reformen, nachhaltigen Investitionen und einer neuen, achtsameren Beziehung zur Natur.