Eine Folge des Klimawandels sind zunehmend auftretende Starkregenereignisse, bei denen sintflutartige Niederschläge mit extremen Intensitäten innerhalb kürzester Zeit auftreten. Dabei kommt es insbesondere in den hochverdichteten urbanen Gebieten häufig zu einer Überlastung des Kanalnetzes und in der Folge zu Überflutungen. Aufgrund der Tatsache, dass Sturzfluten im Gegensatz zu flussbedingten Überschwemmungen immer und überall auftreten können und sich durch kurze Vorlaufzeiten kennzeichnen, stellen diese Ereignisse ein hohes Sicherheitsrisiko für die betroffene Bevölkerung dar.

Um dieser Problematik zu entgegnen, soll im Rahmen des Forschungsprojektes KIWaSuS ein Echtzeitwarn- und Echtzeitmanagementsystem für urbane Sturzfluten unter Einsatz von KI-Verfahren, insbesondere maschinellen Lernverfahren, entwickelt werden.

Heute zu Gast dazu haben wir den Technical Lead Simon Frentrup:

0:00 - Intro.
0:31 - Wie passt Forschung und Beratung zusammen?
9:02 - Was verbirgt sich hinter dem Forschungsprojekt KIWaSuS?
17:23 - Konkret zu den Aufgaben von Simon.
18:34 - Woher kommen die Daten?
36:47 - Was verbirgt sich hinter der hetida-Plattform?
44:51 - Welche Methoden werden verwendet?
52:11 - Wie wird die Genauigkeit der Prognosen getestet?
54:22 - Zukunftsmusik.

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Weiterführende Informationen:

► YouTube: https://youtu.be/yFrnYDXWYQI

► KIWaSuS: https://kiwasus.de/

► hetida designer: https://github.com/hetida/hetida-designer

► LinkedIn Simon: https://www.linkedin.com/in/simonfrentrup/

► LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/

► Feedback gerne an bernard.sonnenschein@datenbusiness.de