Vom Kinderwagen zur mobilen Katastrophenhilfe: KI-Station unterstützt Einsatzkräfte

Wenn nach einem Hochwasser ganze Orte von der Außenwelt abgeschnitten sind, ein Waldbrand die Infrastruktur zerstört hat oder ein einsturzgefährdetes Gebäude nicht betreten werden kann, liefern Drohnen oft die ersten wichtigen Bilder zur Einschätzung der Lage. Doch genau dort, wo diese Informationen am dringendsten benötigt werden, fehlen häufig Strom, Internet und ausreichend Rechenleistung, um diese großen Datenmengen schnell auszuwerten.

Prof. Dr.-Ing. Hartmut Surmann und sein studentisches Team aus dem Robotiklabor der Westfälischen Hochschule haben deshalb eine mobile, solarbetriebene Bodenstation entwickelt, die Einsatzkräfte direkt vor Ort unterstützt. Das System versorgt sich selbst mit Energie, baut ein eigenes WLAN auf und stellt eine leistungsfähige lokale Künstliche Intelligenz für die Auswertung der Drohnenbilder zur Verfügung. Die Station ist bewusst auf Mobilität ausgelegt. Sie basiert auf einem umgebauten Kinderwagengestell, lässt sich platzsparend zusammenklappen und bequem im Auto transportieren. Dank ihrer gefederten Rollen kann sie auch auf unbefestigtem Gelände bewegt werden.

„Künstliche Intelligenz kann im Katastrophenschutz einen großen Unterschied machen. Das geht aber nur, wenn sie auch dort verfügbar ist, wo sie gebraucht wird. Mit unserer mobilen Bodenstation verbinden wir Robotik, erneuerbare Energie und KI zu einem System, das unabhängig von Stromnetz und Internet arbeitet“, so Surmann.

Besonders effizient arbeitet das System dank einer automatischen Nachführung des Solarmoduls durch die Motorisierung des Kinderwagens. Mithilfe von GPS-, Kompass- und Sensordaten richtet sich die Station selbstständig nach dem Sonnenstand aus und erzielt dadurch rund 40 Prozent mehr Energieertrag als ein fest montiertes Solarpanel. Bei geringer Sonneneinstrahlung kann der integrierte Speicher genutzt werden.

KI filtert in Sekunden die wichtigsten Drohnenbilder
Herzstück der Bodenstation ist die neu entwickelte KI-Anwendung namens RescueVLM (Vision-Language-Modell). Die quelloffene Anwendung analysiert Drohnenaufnahmen mit Hilfe Künstlicher Intelligenz und unterstützt Einsatzleitungen dabei, in kürzester Zeit den Überblick über die Lage zu gewinnen. Anstatt Hunderte Bilder manuell zu sichten, formulieren Einsatzkräfte lediglich eine Fragestellung: Etwa, ob Personen in Gefahr sind, Gebäude einsturzgefährdet erscheinen oder weitere Brandherde zu erkennen sind. Innerhalb von rund 30 Sekunden präsentiert RescueVLM die wichtigsten Aufnahmen für die Fragestellung, markiert kritische Bereiche und erläutert die Bewertung in verständlicher Sprache. Der vollständige Bildbestand bleibt dabei jederzeit für die Einsatzleitung verfügbar.

Ein entscheidender Fortschritt der aktuellen Version liegt in ihrem sogenannten modellagnostischen Ansatz. Die Software funktioniert unabhängig vom jeweils eingesetzten KI-Modell. Aufwendige Trainingsprozesse entfallen, da das Fachwissen nicht fest in einem einzelnen Modell verankert ist, sondern mit speziell entwickelten Eingabeanweisungen hinterlegt wird. Diese lassen sich flexibel an unterschiedliche und auch zukünftige KI-Modelle anpassen. Dadurch ist RescueVLM langfristig flexibel und kann mit den schnellen Fortschritten im Bereich moderner KI-Systeme mithalten.