Discover how AI is used for flood forecasting and learn about the projects PROWAVE and Google Flood Hub. In this talk, Gregor Johnen from the Institute of Hydraulic Engineering and Water Resources Management at the University of Duisburg-Essen and FloodWaive Predictive Intelligence GmbH, explains how he uses artificial intelligence in his doctoral dissertation to forecast floods.

The language of the presentation is German / Die Vortragssprache ist Deutsch 🇩🇪

Abstract

Die Hydrologie ist die Wissenschaft vom Wasser, seinen Wegen, Verteilungen und Kreisläufen in der Umwelt. Sie bildet das wissenschaftliche Fundament für jedes nachhaltige Wasserressourcenmanagement. In Zeiten des Klimawandels und einer spürbaren Zunahme von Extremwetterereignissen ist ihr Verständnis überlebenswichtig: Sie sichert die Trinkwasserversorgung, schützt Ökosysteme und bewahrt Siedlungsräume vor Katastrophen. Um die hochkomplexen, dynamischen und nicht-linearen Prozesse von Niederschlag, Verdunstung und Abfluss zeitnah abzubilden, ist die Forschung zwingend auf moderne Computermodelle angewiesen.

Über Jahrzehnte bildeten prozessbasierte Modelle den Standard: Sie basieren auf physikalischen Gesetzmäßigkeiten (z. B. Massen- und Energieerhaltung) und bieten eine hohe Nachvollziehbarkeit, stoßen jedoch bei gigantischen Datenmengen, hohen Rechenzeiten und komplexen Skalierungen an Grenzen. Ansätze des Maschinellen Lernens (ML) hingegen verarbeiten riesige Datenströme in Echtzeit und erkennen teils verborgene Zusammenhänge hydrologischer Parameter. So etabliert sich die Künstliche Intelligenz (KI) seit Jahren als zentrale Schlüsseltechnologie für die Transformation der Branche.

Wie dies in der Praxis aussieht, zeigen zwei prägnante Anwendungsfälle: Das Projekt PROWAVE demonstriert auf regionaler Ebene, wie KI-gestützte Vorhersagen die anspruchsvolle Gratwanderung zwischen effektivem Hochwasserschutz und vorausschauender Trinkwasserspeicherung in Talsperren optimieren. Das Google Flood Hub veranschaulicht wiederum auf globaler Ebene, wie KI-Modelle selbst in datenarmen Regionen der Welt präzise Frühwarnungen ermöglichen und das Katastrophenmanagement demokratisieren. Der Beitrag zeigt auf, wie der Wandel von rein physikalischen zu KI-unterstützten Systemen das Wasserressourcenmanagement der Zukunft maßgeblich prägt.

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