Die Wälder Mitteleuropas sind im Umbruch. Klimatische Extremereignisse und Schädlinge schaden vor allem jenen Waldökosystemen, die für Dürreperioden sehr anfällig sind, z.B. Nadelwälder. Dadurch steigt die Gefahr für Waldbrände. Diese haben zur Folge, dass der Beitrag eines Waldes zur Kohlenstoffspeicherung stark vermindert und CO2 in großem Maße frei wird. Auch können schwerwiegende Schäden an Infrastruktur sowie Mensch und Natur entstehen.

Herausforderungen bei Wald- und Flächenbränden bestehen insbesondere bei der Erkennung und Vorhersage von Brandereignissen, der Planung passender Ressourcen zur Brandbekämpfung sowie im Zugang zu einem möglichst vollständigen und aktuellen Lagebild, auch über Regionen hinweg.

[ui!] hat sich diesem Thema angenommen und unterstützt in dem Projektvorhaben „KI-basierte Waldüberwachung – Künstliche Intelligenz zur Früh-Detektion von Waldbrand-Ereignissen“ (KIWA) bestehende Systeme zur Waldbrand-Früherkennung durch KI-gestützte Systeme zu ergänzen.
Speziell eingesetzte Drohnen, die KI-basierte Bildverarbeitungs-Anwendungen erlauben, sollen flächendeckend und ressourceneffizient bei der Frühdetektion von Gefahrenstellen unterstützen.

Ein Fokus des Projekts liegt auf der Transparenzschaffung durch passende Verortung von UAVs in Regionen, der automatisierten Detektion von Gefahrenstellen und der Einbettung von Entscheidungsunterstützungssystemen in bestehende Organisationsprozess-Ketten bei relevanten Stakeholdern wie Feuerwehren und Katastrophenschutz, um eine möglichst hohe Anwendernähe zu schaffen.