LÜBECK / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Seenotrettung verspricht, die Effizienz und Genauigkeit bei der Suche nach Menschen in Not auf hoher See erheblich zu verbessern.
Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Seenotrettung stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, der die Effizienz und Präzision bei der Suche nach vermissten Personen auf See erhöhen soll. Das Forschungsprojekt „Positionserkennung und AI-basierte Detektion in der Offshore-Notfallrettung“ (PosAIdon) zielt darauf ab, moderne KI-Methoden mit innovativen Sensortechnologien zu kombinieren, um Such- und Rettungskräfte zu unterstützen.
Der Einsatz von Hubschraubern und unbemannten Flugzeugen ermöglicht eine effiziente Suche in großen Gebieten, insbesondere nach Naturkatastrophen oder in schwer zugänglichen Regionen. Diese Aufgabe ist jedoch anspruchsvoll, da widrige Wetterbedingungen und schlechte Sichtverhältnisse die Identifizierung von Personen erschweren können. KI-gestützte Assistenzsysteme sollen hier Abhilfe schaffen, indem sie die Such- und Rettungskräfte (SAR) bei der Erkennung und Lokalisierung von Personen unterstützen.
Prof. André Calero Valdez von der Universität zu Lübeck betont die Bedeutung dieser Forschung für die Sicherheit in Küstenregionen. Das Bundesministerium für Verteidigung unterstützt das Projekt finanziell, um die Entwicklung von KI-Algorithmen voranzutreiben, die Personen auf Basis heterogener Datenquellen wie Elektro-Optische- und Infrarot-Bilder zuverlässig erkennen können.
Die Entwicklung dieser Algorithmen basiert auf modernen Machine-Learning-Ansätzen wie You Only Look Once (YOLO), die auf umfangreichen Trainingsdatensätzen trainiert werden. Ziel ist es, die Robustheit und Präzision der Erkennung zu steigern und somit die Effektivität der Rettungseinsätze zu erhöhen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Erstellung synthetischer Daten, die in einer Simulationsumgebung am Computer generiert werden, um die Algorithmen zu testen und zu verbessern.
Durch die Simulation können kontrollierte Trainingsszenarien geschaffen werden, die nicht nur Verzerrungen im Datenmaterial minimieren, sondern auch die Algorithmen gegenüber unterschiedlichen Einsatzumgebungen stärken. Diese synthetischen Daten bieten zudem wertvolle Einblicke in die Entscheidungs- und Wahrnehmungsprozesse der Retter, was zur Optimierung der Usability des Systems beiträgt.
Die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Forschenden und Katastrophen- und Notfallmanagement, insbesondere durch die SAR-Leitstelle See der Bundeswehr, schafft ein umfassendes Verständnis für die nutzerzentrierte Gestaltung von interaktiven Bildschirmen. Diese könnten beispielsweise auf Tablets in Hubschraubern bei Rettungseinsätzen eingesetzt werden. Das Projekt, das bis Dezember 2026 läuft, verspricht, die Seenotrettung durch den Einsatz von KI maßgeblich zu verbessern.
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