AIRCIS
Artificial Intelligence in Rescue Chains: Stärkung der Rettungskette unter Extremwettereinflüssen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz am Beispiel Lausitz
Zuletzt aktualisiert am 08.01.2025
Projektbeschreibung
Problem
Die Zunahme von Extremwetterereignissen wie Hitze und Starkregen in Deutschland stellt Rettungsdienste, Krankenhäuser, Leitstellen, Feuerwehren und Katastrophenschutz vor neue Herausforderungen. Obwohl Leitstellen große Datenmengen entlang der Rettungskette sammeln, kommt die systematische Auswertung dieser Daten immer noch zu kurz. Es gibt zudem bisher keine Instrumente, um die Rettungskette auch unter dem Einfluss von Extremwetterereignissen zu simulieren oder zu planen. Das umfasst neben Rettungseinsätzen auch die qualifizierte Patientenbeförderung.
Ziele
Ziel von AIRCIS ist die Erhöhung der Resilienz der Daseinsvorsorge im Bereich Gesundheit und Mobilität in der Lausitz. Dazu soll das Einsatzaufkommen auf Basis der Realdaten einer Leitstelle mittels KI prognostiziert und eine Simulation zur Abbildung der gesamten Rettungskette entwickelt werden. Mithilfe weiterer Daten können Extremwetterereignisse wie Hochwasser, Starkregen und hitzebedingte Gesundheitsfolgen in die Simulation eingespielt werden und Leitstellen bei der gezielten Planung von Ressourcen unterstützt werden.
Durchführung
Die Projektarbeit umfasst die systematische Auswertung von Leitstellen- und weiterer Rahmendaten (z.B. Wetterdaten, geografische Daten) und die Entwicklung eines Modells zur KI-basierten Prognose des Einsatzaufkommens und Nutzerverhaltens unter Regel- und Extrembedingungen. Darauf aufbauend wird eine Ereignis-diskrete, Multi-Agenten-Simulationsumgebung konzipiert und implementiert, welche die gesamte Rettungskette für das Untersuchungsgebiet abbilden kann. Zuletzt wird eine Software für die Nutzung in der Leitstelle zur Prognose und Planung von Einsätzen entwickelt.
Projektübersicht
