Système d'alerte aux inondations: Saarland démarre un projet d'IA pour la défense en cas de catastrophe!

Système d'alerte aux inondations: Saarland démarre un projet d'IA pour la défense en cas de catastrophe!

Aujourd'hui, le 20 mars 2025, le Saarland a fait un pas décisif dans les inondations et la forte prévention des pluies avec un projet pilote dans les districts de St. Wendel, Neunkerchen et du district de Saarpfalz. Après les dommages dévastateurs à l'eau pentecôtiste sur les bâtiments, les infrastructures et la nature, qui était heureusement sans perte de vie humaine, la pierre de fondation pour le nouveau système d'alerte précoce du St. Wendel Disaster Protection Centre a été effectuée. Le ministre de l'Environnement Petra Berg (SPD), qui a souligné l'importance du projet, était également présent

Le projet porte le nom "Système de défense sur le risque climatique" (Kligas) et se compose de trois phases. Premièrement, un système d'alerte précoce indépendant est construit dans chacun des atterrissages pilotes. Ceci est suivi par la fusion de ces systèmes dans un système commun dans lequel l'intelligence artificielle (IA) est utilisée. La troisième phase comprend le développement de nouvelles méthodes qui n'ont pas encore été utilisées dans l'avertissement des inondations. Le professeur Dr. Alpaslan Yörük de l'Université de technologie et d'économie (HTW) SAAR soutiendra scientifiquement le projet.

Innovations technologiques par KI

Le système innovant vise à fournir des prévisions plus rapides et réalistes qui devraient soutenir plus efficacement les secouristes. Ici, une large base de données est utilisée, qui comprend des valeurs mesurées historiques et des données climatiques simulées. Cette procédure est particulièrement pertinente dans le contexte du changement climatique, qui est l'un des plus grands défis de notre temps. Il est prévu que le projet sert de plan pour un système d'alerte précoce à l'échelle nationale.

Le ministère de l'environnement promeut les trois comtés de la première phase, chacun avec 17 655 euros. Le ministre Petra Berg a présenté les avis d'octroi, qui soulignent la coopération inter-municipale et l'engagement envers un réseau de sécurité complet dans la région.

Tendances mondiales des prévisions d'inondation

Dans le contexte de l'avertissement mondial des inondations, le département de recherche de Google a également développé un modèle d'IA qui vise à permettre les prévisions d'inondation sur les rivières. Ce système n'utilise pas de données à partir de stations de mesure classiques, mais est basée sur des données météorologiques accessibles au public. Cela signifie que les prédictions sont fiables jusqu'à cinq jours à l'avance et peuvent atteindre des sections de population plus larges via des messages push sur les smartphones, ce qui pourrait être particulièrement important dans les pays en développement.

Par rapport aux systèmes conventionnels qui nécessitent souvent beaucoup d'expertise et de personnel, les modèles d'IA offrent une alternative plus efficace, bien que leurs prédictions soient moins compréhensibles. La phase de test du système Google est toujours en suspens, mais les développements actuels indiquent que l'IA devient de plus en plus importante dans l'avertissement des inondations.

La nécessité d'une manipulation plus précise des données climatiques est également augmentée par les défis associés au changement climatique. L'IA a le potentiel d'optimiser les modèles météorologiques et climatiques dans la recherche climatique en reconnaissant les modèles que les scientifiques humains pourraient ignorer. Dans le passé, les scientifiques ont déjà commencé à utiliser l'IA pour analyser les images satellites et pour identifier les tendances climatiques à long terme.

Dans l'ensemble, il montre que les initiatives locales et mondiales dans la lutte contre les défis du changement climatique et des risques d'inondation sont nécessaires. Le nouveau système d'alerte précoce à Saarland est une étape prometteuse dans la bonne direction et pourrait servir de modèle à d'autres régions à long terme.