KI-Cockpit soll Feuerwehren und Katastrophenschutz bei Großschadenslagen unterstützen

7. November 2026 0 Kommentare Fraunhofer, Katastrophenschutz

DEUTSCHLAND: Hochwasser, großflächige Stromausfälle oder andere Katastrophenlagen stellen Einsatzleitungen vor die Herausforderung, innerhalb kurzer Zeit zahlreiche Informationen auszuwerten und daraus Maßnahmen abzuleiten. Ein neues Forschungsprojekt des Fraunhofer-Instituts für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut (EMI) soll dabei künftig unterstützen. Unter der Bezeichnung RegioGuard-PRO entsteht eine digitale Plattform, die Wetter-, Verkehrs-, Infrastruktur- und Gebäudedaten miteinander verknüpft und mithilfe künstlicher Intelligenz mögliche Lageentwicklungen analysiert. Auch die Erreichbarkeit von Feuerwehrstandorten und die Optimierung von Alarm- und Einsatzplänen gehören zu den vorgesehenen Anwendungen.

Das am 2. November 2026 vorgestellte Projekt wird gemeinsam mit mehreren Forschungs- und Praxispartnern umgesetzt. Ziel ist es, Behörden, Kommunen und Einsatzorganisationen eine zentrale Informationsgrundlage für die Vorbereitung und Bewältigung größerer Schadensereignisse zur Verfügung zu stellen. Bislang liegen wichtige Daten häufig in unterschiedlichen Systemen vor. Informationen über gefährdete Gebäude, gesperrte Verkehrswege, kritische Infrastrukturen und verfügbare Einsatzressourcen müssen daher vielfach erst zusammengeführt und ausgewertet werden. RegioGuard-PRO soll diese Arbeit teilweise automatisieren. Dazu werden unterschiedliche Datenquellen in einer gemeinsamen Plattform verknüpft, analysiert und die Ergebnisse in einem digitalen Lagebild dargestellt.

Hochwasser: Welche Feuerwehrstandorte sind noch erreichbar?

Als konkreten Anwendungsfall untersuchen die Forscher die Auswirkungen eines statistisch hundertjährlichen Hochwassers. Dafür werden Hochwassergefahrenkarten der Bundesanstalt für Gewässerkunde mit Verkehrs- und Straßennetzdaten aus OpenRouteService und OpenStreetMap kombiniert. Hinzu kommen Informationen über Feuerwehrstandorte, Gebäude, Landschaftsnutzung und wichtige Infrastruktureinrichtungen.

Das System soll damit beispielsweise erkennen können, welche Gebäude von einer Überflutung betroffen sein könnten, welche Verkehrsverbindungen voraussichtlich ausfallen und ob bestimmte Feuerwehrstandorte weiterhin erreichbar bleiben. Besonders interessant für die Einsatzplanung ist die mögliche Erkennung sogenannter Kaskadeneffekte. So kann der Ausfall einer Straße nicht nur die unmittelbare Verkehrsverbindung betreffen, sondern auch die Erreichbarkeit von Einsatzobjekten, Versorgungseinrichtungen oder ganzen Siedlungsbereichen beeinträchtigen. Die Plattform soll solche Zusammenhänge frühzeitig sichtbar machen und damit eine Grundlage für alternative Maßnahmen liefern.

KI analysiert unterschiedliche Einsatzszenarien

Eine weitere Funktion sind sogenannte Was-wäre-wenn-Analysen. Damit können die Verantwortlichen unterschiedliche Schadensentwicklungen simulieren und mögliche Auswirkungen auf die vorhandenen Ressourcen untersuchen. Die Berechnungen sollen beispielsweise dabei helfen, Schwachstellen in der örtlichen Gefahrenabwehrplanung aufzudecken und bestehende Alarm- und Einsatzpläne zu überprüfen. Neben Hochwasser werden auch andere Gefahrenlagen berücksichtigt. Dazu gehören Extremwetterereignisse, Brände und Ausfälle kritischer Infrastruktur.

Für die Analyse werden neben geografischen Informationen auch Wetter-, Umwelt-, Bevölkerungs- und Infrastrukturdaten verarbeitet. Statistische Verfahren sollen dabei unterstützen, mögliche Schadensfolgen und die Widerstandsfähigkeit kommunaler Einrichtungen abzuschätzen. Die Entwickler wollen die Plattform sowohl für die vorbeugende Planung als auch für die Unterstützung während einer laufenden Schadenslage nutzbar machen.

Informationen per Spracheingabe abrufen

Eine Besonderheit ist die vorgesehene Einbindung eines KI-Sprachmodells. Es soll ähnlich wie ein Chatbot funktionieren und den Anwendern ermöglichen, Informationen aus den vorhandenen Datenanalysen über Spracheingaben abzurufen. Einsatzverantwortliche müssten damit nicht sämtliche Datenbestände und Auswertungen einzeln durchsuchen, sondern könnten gezielt bestimmte Informationen abfragen. Im Hintergrund verarbeitet die Plattform die verfügbaren Daten und stellt die Ergebnisse in geeigneter Form dar.

Auch ein Echtzeitwarnsystem ist vorgesehen. Es soll relevante Veränderungen erkennen und dadurch die frühzeitige Reaktion auf neue Gefahren unterstützen. Die KI ist dabei als Unterstützung für die Lagebeurteilung und Entscheidungsfindung vorgesehen. Eine eigenständige Übernahme der Einsatzführung durch das System ist nicht Bestandteil der veröffentlichten Projektbeschreibung.

Die neue digitale Plattform führt Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen, erkennt Lageentwicklungen frühzeitig und liefert Kommunen und Einsatzkräften Handlungsempfehlun-gen. Resultate werden benutzerfreundlich visualisiert.

Erprobung an drei Standorten

RegioGuard-PRO befindet sich derzeit noch in der Entwicklung. Das Projekt läuft von März 2026 bis März 2028 und wird vom deutschen Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt gefördert. In Trier, Mainz und Wildau entstehen Demonstrationszentren, in denen das System unter realitätsnahen Einsatzbedingungen erprobt werden soll. Zusätzlich arbeiten die Forscher mit dem Landkreis Lörrach an weiteren Anwendungsfällen. Dabei wird unter anderem untersucht, wie bei Hitzewellen geeignete Kühl- und Zufluchtsorte identifiziert und die Wege dorthin bewertet werden können.

Die Projektkoordination liegt bei der fuseki GmbH. Beteiligt sind neben dem Fraunhofer EMI unter anderem die Technische Hochschule Wildau, die Universität Freiburg, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), das Deutsche Rote Kreuz Rheinland-Pfalz und die Stadt Trier. Bis zum Projektende soll ein praxistauglicher Demonstrator vorliegen. Anschließend wäre eine Übertragung auf weitere Regionen denkbar.

Für Feuerwehren und Katastrophenschutzbehörden liegt der mögliche Nutzen vor allem in der Verbindung bisher getrennter Informationen. Gerade bei großflächigen Schadensereignissen könnte damit bereits in der Einsatzvorbereitung besser beurteilt werden, welche Standorte, Verkehrswege und Versorgungseinrichtungen gefährdet sind und welche Alternativen zur Verfügung stehen.

Ob die Plattform die Einsatzplanung tatsächlich verbessert und wie zuverlässig die KI-gestützten Auswertungen unter realen Einsatzbedingungen funktionieren, müssen die vorgesehenen Erprobungen erst zeigen.