{"id":13544,"date":"2023-11-24T08:47:08","date_gmt":"2023-11-24T07:47:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deutsche-glasfaser.de\/blog\/?p=13544"},"modified":"2023-11-27T18:25:14","modified_gmt":"2023-11-27T17:25:14","slug":"futureforest-wie-ki-dabei-hilft-waelder-fuer-den-klimawandel-stark-zu-machen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deutsche-glasfaser.de\/blog\/futureforest-wie-ki-dabei-hilft-waelder-fuer-den-klimawandel-stark-zu-machen\/","title":{"rendered":"FutureForest: Wie KI dabei hilft, W\u00e4lder f\u00fcr den Klimawandel stark zu machen"},"content":{"rendered":"\t\t
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Ziel von FutureForest ist ein Decision Support System, das nachvollziehbare Handlungsempfehlungen f\u00fcr einen klimaangepassten Waldumbau bereitstellt. \u00a9 wetransform<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Extreme Hitze, langanhaltende Trockenheit, Starkregen, Sch\u00e4dlingsbefall: All das sind Folgen des Klimawandels und belasten unsere W\u00e4lder. Hinzu kommen Schadstoffe aus der Luft und im Boden. Gefragt sind L\u00f6sungsans\u00e4tze f\u00fcr einen langfristigen, klimaangepassten Waldumbau. Im Projekt FutureForest entwickelt ein Konsortium eine KI-Anwendung, die datengest\u00fctzte Entscheidungen erm\u00f6glichen soll. Geleitet wird das Forschungsvorhaben von dem Darmst\u00e4dter Start-up wetransform. Dar\u00fcber hinaus beteiligt sind die Freie Universit\u00e4t Berlin, die Technische Universit\u00e4t M\u00fcnchen und das Unternehmen M.O.S.S. Computer Grafik Systeme. Warum eine datenbasierte KI-Anwendung sinnvoll ist und was genau dahintersteckt, berichtet Projektkoordinator Dr. Somakanthan Somalingam.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Portr\u00e4t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Dr. Somakanthan Somalingam von wetransform koordiniert das Projekt FutureForest. \u00a9 privat<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Herr Somalingam, damit unsere W\u00e4lder auch k\u00fcnftig noch ihre Nutz-, Schutz- und Erholungsfunktion erf\u00fcllen k\u00f6nnen, m\u00fcssen sie robuster werden. Wie k\u00f6nnen K\u00fcnstliche Intelligenz und andere moderne Technologie dabei helfen?<\/strong><\/p>

Es ist einfach so, dass der Klimawandel gro\u00dfe Auswirkungen hat und die Ver\u00e4nderungen sich derart schnell vollziehen, dass Erfahrungswissen nicht mehr ausreicht. Selbst F\u00f6rster, die sich seit vielen Jahren um W\u00e4lder k\u00fcmmern, kommen an ihre Grenzen, bei der Frage, welche Baumarten auch in 20 Jahren noch die richtigen f\u00fcr einen bestimmten Ort sind. Dar\u00fcber hinaus geht es f\u00fcr die Forstwirtschaft darum, zu entscheiden, wo der Waldumbau besonders dringlich ist und wie der Umbau so durchgef\u00fchrt werden kann, dass der Wald eine hohe Biodiversit\u00e4t aufweist, einen wirtschaftlichen Ertrag sicherstellt und seine Klimafunktion erf\u00fcllt. Bei all diesen Fragen stellen datengest\u00fctzte L\u00f6sungsans\u00e4tze eine wichtige Entscheidungshilfe dar.<\/p>

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Wie sieht der L\u00f6sungsansatz aus, den Sie in dem Projekt erarbeiten?<\/strong><\/p>

Wir simulieren mit verschiedenen Methoden der k\u00fcnstlichen Intelligenz ortsbezogene Auswirkungen verschiedener Klimaprognosen und Waldumbauszenarien. Ziel ist es, anhand dessen nachvollziehbare Handlungsempfehlungen f\u00fcr einen klimaangepassten Waldumbau in einem sogenannten Decision Support System, kurz DSS, bereitzustellen.<\/p>

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K\u00f6nnen Sie das Decision Support System bitte noch etwas genauer beschreiben?<\/strong><\/p>

Basis f\u00fcr die Handlungsempfehlungen werden Daten zur aktuellen Baumartenverteilung und zum Baumzustand sein. Diese leiten wir mithilfe von Deep-Learning-Verfahren aus Fernerkundungsdaten wie Luftbildern und Satellitenbildern ab. Des Weiteren sollen aktuelle und lokal erfasste Daten zu den Standorteigenschaften und zum Vegetationszustand in das System einflie\u00dfen. Ein Deep-Learning-basiertes Modell wird all diese Daten nutzen, um die Effekte von unterschiedlichen Klimaprognosen und Waldumbauszenarien zu simulieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"LoRaWAN-Gateway\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Ein LoRaWAN-Gateway empf\u00e4ngt die Daten von Sensoren aus der Umgebung. \u00a9 Tim Haubold<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Vor welchen Herausforderungen stehen Sie?<\/strong><\/p>

Aktuell haben wir eine L\u00fccke bei den Standortdaten. Diese stehen nicht einfach so zur Verf\u00fcgung. Damit wir die Bereitschaft erh\u00f6hen, dass zum Beispiel Forstbetriebe ihre Daten teilen, entwickeln wir im Rahmen des Projekts einen sogenannten forstlichen Datenraum. Im Unterschied zu Cloud-L\u00f6sungen beruht ein Datenraum nach EU-Definition auf einer dezentralen Struktur. Das hei\u00dft, die Daten liegen beim Datengeber, der auch dar\u00fcber bestimmt, wer die Daten wie nutzen darf. Unser Ziel ist es, einen sicheren Datenraum f\u00fcr Sensordaten, Fernerkundungsdaten, Klimadaten sowie Daten aus der Standortskartierung zu schaffen, in dem m\u00f6glichst viele Akteure der Forstwirtschaft ihre Daten mit anderen teilen.<\/p>

Eine weitere Herausforderung sind fehlende Standards in der Forstwirtschaft. Jedes Bundesland verwendet sein eigenes Vokabular, seine eigene Software, die nicht kompatibel mit der der anderen ist. Wir arbeiten an L\u00f6sungen, die den Datenaustausch leichter machen \u2013 auch \u00fcber nationale Grenzen hinweg.<\/p>

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Das Projekt l\u00e4uft seit Mai 2022. Wie weit sind Sie mit der Entwicklung des Decision Support Systems?<\/strong><\/p>

Wir haben ein Testgebiet im Raum Landshut. F\u00fcr dieses Gebiet haben wir in den letzten Monaten eine Standortkartierung mit allen klimarelevanten Daten erstellt. F\u00fcr das Testgebiete liegen auch die Simulationsergebnisse vor. Derzeit finalisieren wir die Benutzeroberfl\u00e4che f\u00fcr das DSS. Noch in diesem Jahr m\u00f6chten wir den ersten Prototypen fertigstellen, in den forstlichen Datenraum integrieren und einer Arbeitsgruppe pr\u00e4sentieren. Im n\u00e4chsten Schritt werden wir diesen Prototypen Forstbetrieben vorstellen und mir ihren Erfahrungen weiterentwickeln. Generell arbeiten wir eng mit F\u00f6rstern und anderen Experten zusammen, damit die Handlungsempfehlungen, die das Decision Support System bereitstellt, so valide wie m\u00f6glich sind.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Satellitenbild\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Visualisierung von Live-Daten von 206 Sensoren auf dem FutureForest-Testgel\u00e4nde in Landshut. \u00a9 Dr. Marco Bobinger<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u00dcber das Projekt und die Beteiligten<\/h2> <\/div>\n

Das Projekt FutureForest<\/a> wird vom Bundesministerium f\u00fcr Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) unter dem F\u00f6rderprogramm \u201eKI-Leuchtt\u00fcrme f\u00fcr Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen\u201c<\/a> mit rund 2,5 Millionen Euro gef\u00f6rdert. Das Projektteam vereint die Expertise aus Wissenschaft und Forschung mit privatwirtschaftlichen Interessen und besteht aus vier Partnern:<\/p>