Immer mehr Menschen in Deutschland und Europa sind von Hochwasser betroffen. Wie Heise berichtet, haben Forscher:innen, Wetterdienste und Hochwasserzentralen in diesem Kontext das Projekt KI-Hope-De ins Leben gerufen. Ziel ist es, die Vorhersage von Überschwemmungen in Deutschland durch den Einsatz von maschinellem Lernen deutlich zu verbessern. Die kürzlich gestartete Initiative wird vom Bundesforschungsministerium mit 1,8 Millionen Euro gefördert und vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) koordiniert.

Extreme Niederschläge und daraus resultierende Hochwasser gehören zu den gefährlichsten Naturereignissen mit massiven Auswirkungen auf Mensch, Umwelt und Infrastruktur. Insbesondere die in Mitteleuropa häufig vorkommenden kleinen und mittleren Flusseinzugsgebiete reagieren empfindlich auf Extremwetterereignisse. Schnell ansteigende Wasserstände und kurze Vorwarnzeiten erschweren allerdings präzise meteorologische und hydrologische Vorhersagen. Die Bundesländer geben daher meist nur regionale Hochwasserwarnstufen für kleinere Flüsse heraus, die sich auf bestimmte Einzugsgebiete oder Landkreise beschränken.

In Deutschland leben nach einer Studie des Unabhängigen Instituts für Umweltfragen fast 400.000 Menschen in hochwassergefährdeten Gebieten – vor allem an Rhein und Elbe. Aber auch in anderen Teilen Europas sind Überschwemmungen ein wachsendes Problem. So kam es Ende Oktober 2024 in der spanischen Stadt Valencia zu schweren Überschwemmungen, von denen rund 800.000 Menschen betroffen waren.

Am Projekt KI-Hope-De beteiligt sind der Deutsche Wetterdienst (DWD), das Landesamt für Umwelt in Rheinland-Pfalz und Nordrhein-Westfalen sowie die jeweiligen Hochwasserzentralen. Gemeinsam entwickeln sie eine prototypische Plattform, die künftig deutschlandweit für die Hochwasservorhersage genutzt werden könnte. Damit könnte auch die Abhängigkeit von globalen Technologiekonzernen verringert werden, die bislang bei der Analyse von Wetter- und Umweltdaten führend sind.

Die Erwartungen an KI sind hoch: Durch die Integration von maschinellem Lernen in wissenschaftliche Simulationsmodelle könnten kurzfristige Prognosen mit einer Vorlaufzeit von weniger als 48 Stunden möglich werden. Darüber hinaus sollen neue Methoden der Datenintegration und adaptive Lernmodelle helfen, Vorhersagen weiter zu präzisieren. Auch Einsatzkräfte setzen zunehmend auf Künstliche Intelligenz – insbesondere zur besseren Lageerkennung in Katastrophengebieten und um Fehler in der Prävention zu minimieren.

Das Projekt KI-Hope-De und dessen Förderung fällt in eine Zeit, in der sich die Bundesregierung verstärkt dem Schutz kritischer Infrastrukturen widmet. Mit dem KRITIS-Dachgesetz soll ein rechtlicher Rahmen geschaffen werden, um sicherheitsrelevante Einrichtungen besser vor Naturkatastrophen, aber auch vor Bedrohungen durch den Menschen zu schützen. Ziel ist es, alle potenziellen Risiken in den Blick zu nehmen – auch die Auswirkungen von Extremwetterereignissen.

Nicht zuletzt die Hochwasserkatastrophe im Ahrtal hat gezeigt, wie verheerend Starkregen und Hochwasser sein können. Fast 9.000 Gebäude wurden zerstört, mehr als 180 Menschen kamen ums Leben. Eine der Hauptursachen für die hohe Opferzahl war das mangelhafte Warnsystem, das nicht alle Betroffenen rechtzeitig informierte. Neue Technologien wie KI könnten helfen, Hochwassergefahren nicht nur genauer vorherzusagen, sondern auch Warnungen schneller an die Bevölkerung weiterzuleiten.