Künstliche Intelligenz warnt nun auch vor nassen Lawinen

15. Juni 2022 12:51

Davos - Dem Lawinenwarndienst des Instituts für Schnee und Lawinenforschung wird ab dem nächsten Winter auch ein Computermodell für Nassschneelawinen zur Verfügung stehen. Für trockene Lawinen liefert Künstliche Intelligenz bereits seit dem vergangenen Winter eine Zweitmeinung.

Forscherinnen und Forscher des Instituts für Schnee und Lawinenforschung (SLF) der Eidgenössischen Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft (WSL) verfügen über eine neue Künstliche Intelligenz zur Vorhersage von Nassschneelawinen. Laut einer Mitteilung des SLF wird es im kommenden Winter operativ getestet. Ein Modell für die Vorhersage von trockenen Lawinen ist bereits seit dem vergangenen Winter im Einsatz.

Schon seit den 90er Jahren habe es Versuche gegeben, die Fachleute mit automatisierten Datenanalysen zu unterstützen, erläutert die WSL in ihrem Magazin „Diagonal" 1/22. Damals fehlte es jedoch noch an Daten und Rechenleistung. Der Durchbruch gelang Datenforscherin Cristina Pérez Guillén in Zusammenarbeit mit dem Lawinenwarndienst und dem Swiss Data Science Center. Ihre Arbeit wurde kürzlich auch im Journal „Natural Hazards and Earth System Science“ veröffentlicht. Diese Methode des Maschinellen Lernens zur Vorhersage der Gefahrenlage für trockene Lawinen wurde mittlerweile auch auf Nassschneelawinen erweitert.

Das dreiköpfige Team wertet zunächst Tausende von Wetter- und Messdaten sowie die Rückmeldungen von Bergführerinnen und Skitourengehern täglich selbst aus. Auf dieser Grundlage schätzt es die Gefahrenstufe für die verschiedenen Gebieten ein. Dann zieht es die Computerprognose hinzu und passt die eigene Einschätzung gegebenenfalls an. Im Anschluss wird dann das Lawinenbulletin für den kommenden Tag veröffentlicht.

„Der Computer hilft, die Konsistenz der Prognosen zu verbessern und sollte uns in Zukunft eine valable Zweitmeinung liefern", so der Leiter des Lawinenwarndienstes, Thomas Stucki. „Wir Menschen können uns dann umso intensiver um die Umsetzung der Resultate in eine verständliche Warnung kümmern.“ mm

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