Neue KI hilft bei humanitären Einsätzen

12. Dezember 2022 um 10:39
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Foto: Ian Hutchinson / Unsplash

Ein auf Künstlicher Intelligenz basierendes Programm der ETH Zürich und der EPFL soll mit wenig Daten präzise Schätzungen der Bevölkerungsdichte erstellen und so bei humanitären Aktionen helfen.

Schweizer Forscherinnen und Forscher der ETH Zürich und EPFL haben zusammen mit dem Internationalen Roten Kreuz (IKRK) und der Bin Khalifa Universität (Katar) eine Künstliche Intelligenz erschaffen, die mit wenig Daten präzise Schätzungen der Bevölkerungsdichte erstellen kann. Damit sollen humanitäre Einsätze wirksamer gestaltet werden können.
Wenn humanitäre Helferinnen und Helfer in einem Krisengebiet etwa die Wasserversorgung wiederherstellen, Nahrungsmittel verteilen oder die Durchführbarkeit eines Präventionsprogramms beurteilen müssen, können sie viel effizienter arbeiten, wenn sie wissen, wie viele Menschen sich in einem bestimmten Gebiet aufhalten. Zwar gibt es bereits mehrere Methoden der Bevölkerungskartierung, doch keine von ihnen könne Schätzungen mit der für humanitäre Massnahmen erforderlichen Genauigkeit liefern, heisst es in einer Mitteilung der EPFL.

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Visueller Vergleich zwischen Sansibar-Stadt und Tansania. Karte der Bevölkerungsdichte in hoher Auflösung (links) und mit Pomelo (rechts) Foto: EPFL
"Es gibt einige andere auf Künstlicher Intelligenz basierende Programme, aber alle benötigen eine genaue Volkszählung, um mit dem Lernen zu beginnen, mit der sie dann andere Daten verfeinern", erklärt Prof. Devis Tuia, Leiter des Environmental Computational Science and Earth Observation Laboratory der EPFL. "Wir brauchen nur eine grobe Schätzung der Bevölkerung auf regionaler Ebene."
Die Software namens "Polemo" stellt grosse Mengen öffentlicher Daten aus Fernerkundungssystemen zusammen – etwa Daten über die Anzahl der Gebäude, die durchschnittliche Grösse von Gebäuden, oder die nächtliche Beleuchtung – und aggregiert diese zu genaueren Schätzungen.
"Es hat natürlich seine Grenzen, zum Beispiel in Situationen, in denen sich Gruppen schnell bewegen. Und das Programm kann uns nicht sagen, ob Gebäude leer stehen – aber wir haben Teams vor Ort, die uns diese Art von Informationen liefern können", liess sich Ton-That Whelan, Projektleiter beim IKRK, zitieren.
Pomelo wurde bereits in den afrikanischen Ländern Tansania, Sambia und Mosambik erfolgreich getestet und lieferte gemäss der EPFL "genaue Ergebnisse für Flächen von nur einem Hektar". Die Befunde wurden im Fachblatt 'Scientific Reports' veröffentlicht. Die Forscherinnen und Forscher planen, bis April 2023 eine einfach zu bedienende Version der Software für Nicht-Experten zu veröffentlichen, heisst es in der Mitteilung weiter.

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