Es gibt natürliche Mittel zur Vorbeugung von Waldbränden: Entbuschung, Installation von Brandschneisen, Pflanzung weniger brennbarer Arten... Es ist jedoch unmöglich, all diese Brände, die oft auf menschliche Nachlässigkeit zurückzuführen sind, vollständig zu beseitigen. Sie frühzeitig zu erkennen, ist daher entscheidend, und genau das bietet FireTracking, ein junges Start-up, das im Startup-Studio Kaukana Ventures von Emerton Data, einem Unternehmen für Forschung, Innovation und KI-Beratung, inkubiert wurde. Beide haben sich mit Axione, einem zentralen Akteur der Konnektivität, zusammengeschlossen und einen vom Conseil Départemental d'Indre-et-Loire ausgeschriebenen Projektaufruf gewonnen, der dem Service Départemental d'Incendie et de Secours (SDIS) eine schnelle Intervention bei diesen Bränden ermöglichen soll.
Der Klimawandel, der zu Wasserstress bei Bäumen führt und manchmal mit starken Winden einhergeht, begünstigt die schnelle Ausbreitung von Bränden. Der Bezirk Indre-et-Loire bleibt davon nicht verschont, mit mehr als 300 Brandausbrüchen pro Jahr und einer alarmierenden Zunahme. Um dieser Herausforderung zu begegnen, hat er sich entschieden, dem Konsortium bestehend aus FireTracking, Emerton Data und Axione zu vertrauen, um diese Brände durch die Installation eines Netzwerks intelligenter Kameras an zwölf strategischen Standorten und niedriger Latenzübertragungsvorrichtungen zu erkennen und zu lokalisieren.
Das Ergebnis von zwei Jahren gemeinsamer Entwicklung mit Kaukana Ventures, basiert die Lösung von FireTracking auf Deep-Learning-Algorithmen, die es ermöglichen, Brandherde in weniger als drei Minuten zu erkennen, während die Fehlalarmrate unter 10 % gehalten wird. Ursprünglich bei einem Pilotprojekt in Neukaledonien getestet, hat sich diese Innovation als wirksam und zuverlässig erwiesen, selbst unter extremen Bedingungen.
Die Kameras sind an bestehenden hohen Punkten wie Masten oder Antennen installiert, das langfristige Ziel ist es, fast 95 % der Waldgebiete von Indre-et-Loire kontinuierlich zu überwachen.
Axione, basierend auf seiner Expertise in digitalen Infrastrukturen und Netzwerkverwaltung mit mehr als 400.000 Kilometern Netzwerken, die in ganz Frankreich bereitgestellt wurden, spielt eine wesentliche Rolle bei der Umsetzung dieses Projekts. Sein Know-how in Konnektivität gewährleistet die Echtzeitübertragung der von der KI von FireTracking generierten Warnungen, sodass die Feuerwehr schneller und effizienter eingreifen kann.

Eine zweiphasige Implementierung

Das Konsortium wird sein Projekt in zwei Phasen umsetzen. Die Installation und Validierung der Lösung an sechs Standorten begann im Januar letzten Jahres, um die sensibelsten Bereiche des Bezirks abzudecken, und wird im kommenden Juni abgeschlossen sein. Von Januar bis Juni 2026 wird die Lösung auf sechs zusätzliche Standorte erweitert, wodurch nahezu der gesamte Wald des Bezirks abgedeckt wird.

Übersetzt von L'Indre et Loire mise sur l'IA pour lutter contre les feux de forêt

Besser verstehen

Was ist Deep Learning und wie wird es bei der Branddetektion verwendet?

Deep Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der künstliche neuronale Netze verwendet, um komplexe Daten zu modellieren. Bei der Branddetektion ermöglicht es Systemen, die von Kameras erfassten Bilder zu verstehen und zu analysieren, um schnell Brandausbrüche basierend auf vortrainierten Modellen zu erkennen, die visuelle Anzeichen eines Brandes charakterisieren.

Wie beeinflussen Infrastrukturen für Konnektivität mit niedriger Latenz die Erkennung und Verwaltung von Waldbränden?

Infrastrukturen für Konnektivität mit niedriger Latenz ermöglichen eine schnelle, nahezu in Echtzeit erfolgende Übertragung von Daten von Sensoren und Kameras zu Verarbeitungszentren. Dies stellt sicher, dass Warnungen über Brandausbrüche die Notfalldienste beinahe sofort erreichen, wodurch die Reaktionszeit verkürzt wird und schnelle sowie effizientere Eingriffe zur Verhütung der Brandausbreitung ermöglicht werden.