Künstliche Intelligenz unterstützt die Schadenskartierung in Moria

Europas größtes Flüchtlingslager, ursprünglich als Unterkunft für weniger als 3.000 Menschen gedacht, wuchs bis zum September 2020 auf rund 12.000 Flüchtlinge an. Infolgedessen entstanden rund um Moria inoffizielle Lagerplätze, in denen Menschen unter Planen und in provisorischen Hütten leben. Diese Strukturen sind zum Großteil leicht brennbar. Die Lage eskalierte, als in der Nacht vom 8. September 2020 an mindestens drei verschiedenen Stellen im Lager Feuer ausbrach. Die Brände zerstörten große Bereiche des Camps (sowohl offizielle als auch inoffizielle Teile) und zwangen tausende Bewohner, ihre Unterkünfte zu verlassen.

Die vom ZKI zur Verfügung gestellten Karten zeigen das Ausmaß der Zerstörung nach den Bränden am 9. September 2020 im Vergleich zu der Situation davor, am 15. August 2020. Die verwendeten WorldView-2-Bilder haben eine räumliche Auflösung von 50 cm. Die betroffenen Lagerbereiche wurden mit Hilfe künstlicher Intelligenz erfasst, die darauf trainiert wurde, zerstörte Gebäude zu detektieren. Da der Algorithmus noch nicht auf die Erkennung von Zeltbereichen trainiert ist, wurden diese manuell durch visuelle Analyse nacherfasst. Die Produkte zeigen, wie Künstliche Intelligenz die Notfallkartierung unterstützen und den Kartierungsprozess beschleunigen kann. Da sich der Algorithmus noch in der Entwicklung befindet, sind die bereitgestellten Produkte als 'experimentell' gekennzeichnet und erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit.

Die dargestellten Karten sollen I) die aktuellen Möglichkeiten und Grenzen des KI-Ansatzes und II) einen detaillierten Überblick über das betroffene und zerstörte Gebiet im Flüchtlingslager Moria zeigen. Hierfür steht zum einen eine Übersichtskarte über die Situation nach den Bränden mit Detailansichten der unzerstörten und zerstörten Gebiete für inoffizielle und offizielle Lagerbereiche (P01) zur Verfügung. Des Weiteren ein Vergleich zwischen der Situation vor und nach den Bränden (P02). In beiden Fällen werden die automatisch erkannten Gebäudebereiche farblich von den manuell erfassten Zeltbereichen unterschieden.