SmartFloodCloud

Regionale Kurzfrist-Warnungen dort, wo zentrale Modelle enden

Extreme Hochwasser- und Sturzflutereignisse entstehen häufig kleinräumig und entwickeln sich innerhalb weniger Stunden. Genau in diesem Zeit- und Raumfenster stoßen zentrale, überregionale Prognosemodelle an ihre Grenzen: Sie bilden regionale Besonderheiten nur unzureichend ab und liefern keine belastbaren Kurzfrist-Prognosen.
SmartFloodCloud setzt genau hier an. Das Forschungsprojekt entwickelt KI-gestützte Hochwasserwarnungen, die regionale Messdaten auswerten und kurzfristige Prognosen direkt vor Ort ermöglichen – unabhängig davon, ob zentrale Cloud- oder Kommunikationsinfrastrukturen verfügbar sind.

KI-gestützte Kurzfrist-Prognosen, die auch ohne Cloud funktionieren

Im Projekt SmartFloodCloud entwickeln wir ein stabiles, KI- und Sensor-basiertes Hochwasserwarnsystem für kurzfristige, regional differenzierte Überflutungsprognosen. Kern des Ansatzes ist eine abgestufte Prognose- und Warnlogik, die flexibel zwischen Cloud-, lokale Edge- und Edgecloud-Ressourcen wechselt.

So können Prognosen und Warnungen auch dann erzeugt werden, wenn zentrale Systeme nicht erreichbar sind. Gleichzeitig lassen sich lokale Einflussfaktoren gezielt berücksichtigen, die in großräumigen Modellen bislang kaum abgebildet werden.

Offlinefähig und kostengünstig mit dezentraler Sensorik und ortsflexibler KI

Das System kombiniert kostengünstige Sensorik mit ortsflexibler KI. Verteilte Sensorstationen erfassen relevante Umweltdaten wie Niederschlag, Bodenfeuchte oder Wasserstände und integrieren diese in interoperable, dezentrale Datenräume. 

Das Besondere dabei ist der Edge-/Cloud-Ansatz: Abhängig von Konnektivität und verfügbarer Rechenleistung erfolgen die Prognosen auf Edge-, Edgecloud- oder Cloud-Ebene. Regionale Besonderheiten und lokale Messdaten fließen dabei direkt in die Prognose ein. So bleibt die Warnfähigkeit auch bei gestörter oder ausgefallener Netzinfrastruktur erhalten – selbst ohne permanente Verbindung zur Cloud. Der Aufbau eines prototypischen Demonstrators am Gewässer, mit Sensornetz, Edge-/Cloud-Infrastruktur und KI-basierten Prognosemodellen rundet das Forschungsprojekt ab.

Technischer Ansatz und Forschungskompetenzen

Das Fraunhofer IIS bringt im Projekt seine langjährige Expertise in der Entwicklung verteilter, KI-basierter Systeme ein. Diese wird kombiniert mit seinen Forschungen zu interoperablen Datenräumen und Web of Things sowie mit ausgeprägtem Anwendungs- und Branchenknowhow im Bereich zivile Sicherheit. 

Mehrwert für Kommunen und Behörden

Ortsflexible KI im Edge-Cloud-Continuum kombiniert mit kostengünstiger Sensorik, regionaler Kurzfristprognose und offline-fähiger Warnlogik: Wie SmartFloodCloud mit KI, Technologie und Anwendungsknowhow für mehr Bevölkerungsschutz sorgt:

• Kurzfristige Hochwasser- und Sturzflutprognosen
• Robuste Warnketten bei Netzausfällen
• Höhere lokale Prognosegenauigkeit
• Geringe Einstiegshürden durch leicht auf- und integrierbare Systeme
• Geringerer Investitionsbedarf durch kostengünstige Sensorik

Interesse an resilienter Hochwasserwarnung?

Erfahren Sie mehr über SmartFloodCloud und unsere Forschung zu KI-gestützten Warnsystemen für den kommunalen Hochwasserschutz.