Prävention kleinerer Katastrophen: Edge AI für Wildtier- und Hochwassermanagement

Mit der Beschleunigung des Klimawandels werden extreme Wetterereignisse wie Waldbrände und Überschwemmungen immer häufiger und heftiger. Die zunehmende Unvorhersehbarkeit dieser Katastrophen setzt Notfallteams, Infrastruktur und Gemeinden unter immensen Druck. Herkömmliche Überwachungs- und Vorhersagemethoden versagen oft bei der rechtzeitigen und präzisen Warnung, was zu verheerenden Folgen führt.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wenden sich Organisationen, die für die öffentliche Sicherheit verantwortlich sind, fortschrittlichen KI- und IoT-basierten Lösungen zu, die Datenverarbeitung in Echtzeit, prädiktive Analysen und automatische Warnungen bieten. Diese Technologien ermöglichen es den Behörden, Bedrohungen früher zu erkennen, schneller zu reagieren und den ökologischen und wirtschaftlichen Schaden zu minimieren.

Eine solche Organisation, die mit den zunehmenden Risiken von Waldbränden und Sturzfluten konfrontiert ist, benötigte eine robuste und zuverlässige Computerlösung, die auch unter extremen Bedingungen eingesetzt werden kann. Der Kunde suchte ein intelligentes Echtzeitsystem zur Erkennung von Waldbränden und zur Überwachung von Überschwemmungen, um das Situationsbewusstsein zu erhöhen, die Entscheidungsfindung zu automatisieren und die Notfallstrategien zu verbessern. Durch den Einsatz von KI-gestützten Edge-Computersystemen sollte die Katastrophenvorsorge verbessert, Fehlalarme reduziert und die Reaktionsfähigkeit erhöht werden.

Der Kunde wollte IoT-Sensoren, KI-gesteuerte Analysen und robustes Edge-Computing einsetzen, um die Überwachung und Eindämmung von Katastrophen zu revolutionieren.

Waldbrände breiten sich schnell aus, so dass eine frühzeitige Erkennung entscheidend ist. Herkömmliche Methoden wie Satellitenbilder und manuelle Beobachtung können langsam und ineffektiv sein, insbesondere in abgelegenen Regionen. Der Kunde benötigte eine robuste Echtzeit-Überwachungslösung, um frühe Anzeichen von Waldbränden zu erkennen und schnell reagieren zu können.

Herausforderungen bei der Erkennung von Waldbränden

• Verzögerte Erkennung aufgrund der Abhängigkeit von menschlicher Beobachtung
• Unzugänglichkeit von abgelegenen, stark gefährdeten Waldbrandgebieten
• Bedarf an Echtzeit-Umweltdaten zur Auslösung von Frühwarnsystemen

Häufige Überschwemmungen sind ebenfalls ein wachsendes Problem, und der Kunde benötigte ein Hochgeschwindigkeits-Echtzeit-Überwachungssystem, das in der Lage ist, Überschwemmungsrisiken vorherzusagen und darauf zu reagieren, bevor sie sich zu Katastrophen auswachsen.

Herausforderungen bei der Hochwasserüberwachung

• Unvorhersehbare Wettermuster, die zu plötzlichen Sturzfluten führen
• Fehlen von Echtzeit-Überwachungssystemen in Hochrisikogebieten
• Notwendigkeit einer schnellen und genauen Datenverarbeitung, um rechtzeitige Warnungen zu gewährleisten

Um die Herausforderung der Erkennung von Waldbränden zu meistern, implementierte der Kunde das ICO300-83M von Axiomtek, ein robustes Edge-Gateway für die DIN-Schiene, das für die Echtzeit-Datenerfassung und -verarbeitung in gefährlichen Umgebungen entwickelt wurde.

Hauptmerkmale und Vorteile

• Zertifiziert für explosionsgefährdete Bereiche : ATEX- und CID2-zertifiziert für den sicheren Betrieb in explosionsgefährdeten Umgebungen.
• Kompakt und energieeffizient : Verwendet einen Intel Atom®-Prozessor mit extrem niedrigem Stromverbrauch (<10 W), ideal für den Einsatz an entfernten Standorten.
• Breiter Betriebsbereich : Funktioniert bei extremen Temperaturen (-40°C bis +75°C), mit einem 9-36V DC Stromeingang und 3 Grms Vibrationsfestigkeit.
• Vielfältige Anschlussmöglichkeiten : USB-, LAN-, HDMI- und isolierte COM-Anschlüsse ermöglichen eine nahtlose Sensorintegration.
• Erweiterte Software-Unterstützung : DigiHub und eAPI rationalisieren die Integration und beschleunigen die Bereitstellung.

Implementierung

Der Kunde setzte IoT-Sensoren und Kameras in brandgefährdeten Regionen ein, um Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Rauchentwicklung zu überwachen. Das ICO300-83M verarbeitete diese Daten in Echtzeit und übermittelte Warnmeldungen an die Überwachungszentrale. Mithilfe von KI-gesteuerten Analysen konnten die Behörden das Brandverhalten vorhersagen, Frühwarnungen ausgeben und den raschen Einsatz der Feuerwehr koordinieren, um Schäden zu verringern und Menschenleben zu retten.

Um die Herausforderung der Echtzeit-Überwachung von Überschwemmungen zu meistern, setzte der Kunde die eBOX671B von Axiomtekein, ein leistungsfähiges Edge-Computing-System, das für die Hochwasservorhersage und -überwachung entwickelt wurde.

Hauptmerkmale und Vorteile

• Leistungsstarke KI-Verarbeitung : Angetrieben von Intel® Core™ i9/i7/i5/i3 oder Celeron® Prozessoren der 14./13./12. Generation, die eine schnelle Datenanalyse gewährleisten.
• KI-unterstützte Hochwasservorhersage : Unterstützt MXM 3.1 Type A GPU-Karten und ermöglicht KI-gesteuerte Hochwasservorhersagemodelle in Echtzeit.
• Robuste Datenspeicherung : NVMe M.2 2280 & duale 2,5″ SATA HDD/SSD mit RAID 0,1 für sicheren, schnellen Datenzugriff.
• Multi-Display-Überwachung : Unterstützt bis zu fünf gleichzeitige Displays und verbessert das Situationsbewusstsein in Kontrollzentren.
• Zuverlässig und widerstandsfähig : IP40-zertifiziert, widersteht extremen Temperaturen (-40°C bis +65°C), 3 Grms Vibrationsfestigkeit und 9-36V DC Stromeingang.

Umsetzung

Der Kunde installierte IoT-Sensoren entlang von Flüssen und überschwemmungsgefährdeten Gebieten, um Wasserstände, Niederschläge und Bodenfeuchtigkeit zu überwachen. Die eBOX671B analysierte diese Daten in Echtzeit und nutzte KI-Algorithmen zur Vorhersage möglicher Überschwemmungen. Das System leitete Warnungen an die Notdienste weiter und ermöglichte so rechtzeitige Evakuierungen und den Schutz der Infrastruktur. Durch die Integration von KI mit IoT-Echtzeitdaten konnte der Kunde die Bereitschaft für Überschwemmungen und die Reaktionszeiten erheblich verbessern.

Durch die Implementierung der robusten Edge-Computing-Lösungen von Axiomtekkonnte der Kunde die Echtzeit-Erkennung von Waldbränden und die Vorhersage von Überschwemmungen verbessern. Diese KI-gesteuerten Edge-Systeme ermöglichen eine 24/7-Umgebungsüberwachung, prädiktive Analysen und eine schnelle Notfallreaktion und helfen den Behörden, Katastrophen zu lindern und Gemeinden zu schützen.

Dank IoT-gestützter Erkenntnisse und KI-gestützter Entscheidungsfindung können Organisationen klimabedingte Risiken proaktiv angehen und so eine sicherere und widerstandsfähigere Zukunft gewährleisten.