5G-Waldwächter - Predictive Analytics und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Datenanalyse und -auswertung

Abstract

Im Projekt 5G-Waldwächter entwickelte die Hochschule Zittau/Görlitz zentrale Komponenten zur KI-gestützten Früherkennung von Waldbränden und Schädlingsbefall. Im Fokus standen die Auswertung multivariater Zeitreihen, die Modellgenerierung und -optimierung sowie die Integration erklärbarer KI (XAI). Dabei wurden Verfahren wie Prophet, NeuralProphet und k-Sigma zur Anomalieerkennung implementiert, ergänzt durch XAI-Methoden (u. a. LIME, SHAP, Grad-CAM), um die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen zu sichern. Ein wesentliches Ergebnis war das KI-Template der HSZG – ein modulares Framework zur einheitlichen Anbindung verschiedener Analysemodelle an den zentralen Krisenmanagementserver (ZKMS). Die Hochschule übernahm darüber hinaus die Aufbereitung und Einbindung der Daten (AP 7.1), die prädiktive Analyse (AP 7.2), die Visualisierung (AP 7.3) sowie die experimentelle Prüfung im Gesamtsystem (AP 7.4). Die Arbeiten der HSZG trugen wesentlich zur technischen Umsetzung, zur Systemstabilität und zur wissenschaftlichen Anschlussfähigkeit des Projekts bei. Die entwickelten Lösungen sind auf andere Umwelt- und Überwachungsszenarien übertragbar.