Neue KI-Technologie unterstützt Retter: Vermisste Personen im Wasser schneller finden dank innovativer Sonargeräte der TH Nürnberg
Forscher der TH Nürnberg haben zusammen mit der Bayerischen Wasserwacht eine KI für die Vermisstensuche trainiert. Sie hilft bei der Auswertung von Sonardaten. Alle Informationen dazu gibt’s hier.
KI unterstützt Wasserwacht Bayern bei der Suche nach Vermissten
Ein Forschungsteam der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm hat zusammen mit der Wasserwacht Bayern eine künstliche Intelligenz für Sonargeräte entwickelt. Ziel ist es, die Suche nach vermissten Personen im Wasser zu erleichtern und bei Rettungseinsätzen wertvolle Zeit zu sparen.
Wie funktioniert die KI bei der Wasserrettung?
Einsatzkräfte nutzen Sonar-Scans, um unter Wasser zu suchen. Die Auswertung dieser Daten ist aber komplex und erfordert viel Erfahrung. Helfer können leicht einen Baumstamm im Flussbett mit einem Menschen verwechseln. Das neue KI-System unterstützt bei der Interpretation der Sonarbilder und ermöglicht auch weniger erfahrenen Rettern, Sonargeräte effektiver einzusetzen.
Realitätsnahe Tests und umfangreicher Datensatz
Für die Entwicklung des Systems wurden realitätsnahe Suchszenarien in verschiedenen Gewässertypen nachgestellt. Die Wasserwacht Bayern hat dafür eine Sonarübungspuppe neben typischen Objekten wie Baumstämmen, Reifen und Steinen platziert. Die künstliche Intelligenz konnte Personen bzw. die Puppe auf Sonarbildern mit einer Erkennungsrate von rund 92 Prozent identifizieren und von anderen Gegenständen unterscheiden. Das reduziert Falscherkennungen deutlich. Der Algorithmus ist auf mobilen Endgeräten nutzbar, sodass die Auswertung direkt vom Ufer aus erfolgen kann.
Einsatz und Zukunft der KI-Technologie
Das System ist bereits bei mehreren Ortsgruppen der Wasserwacht Bayern im Testeinsatz. Ein Schulungskonzept unterstützt die Anwendung. Das Forschungsprojekt wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt gefördert und läuft noch bis Ende Mai. Die Ergebnisse bieten eine vielversprechende Grundlage für weitere Projekte im Bereich KI-gestützte Sonarerkennung.