12. Dezember 2022
Im Dezember 2021 startete das Konsortialprojekt DAKI-FWS (Daten- und KI-gestütztes Frühwarnsystem zur Stabilisierung der deutschen Wirtschaft) unter Leitung der KI-Abteilung am Fraunhofer HHI. Die Forschenden des Projekts arbeiten an einem KI-gestützten Frühwarnsystem, um Krisensituationen wie Pandemieausbrüche oder Extremwetterereignisse besser einzuschätzen. Das einzigartige System soll aus einer Vielzahl heterogener Datenverknüpfungen bestehen und branchenübergreifend genutzt werden. Das Ziel ist es, Leben, Arbeitsplätze, Land und Infrastrukturen mithilfe der KI-basierten Prognosen zu schützen sowie insbesondere die Auswirkungen von Krisen auf die Wirtschaft besser einzuschätzen.
Die Abteilung „Künstliche Intelligenz“ am Fraunhofer HHI verantwortet im Projekt die Entwicklung von neuen intelligenten Verfahren. Die HHI-Forschenden ergänzen krisenspezifische mit weiteren gesellschaftlich relevanten Daten, um genauere Prognosen zu ermöglichen. Dabei existieren zahlreiche Synergieeffekte zu anderen Projekten des HHIs, z.B. der Fokusgruppe „AI for Natural Disaster Management “ (FG-AI4NDM), des SAUBER Projekts und des KLIPS Projekts . Das DAKI-FWS ist Teil des „KI-Innovationswettbewerbs“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) und wird mit ca. 12 Mio. Euro gefördert.
Am 22. November 2022, knapp ein Jahr nach Projektstart, haben sich die Konsortialpartner des DAKI-FWS am Fraunhofer HHI getroffen, um die Entwicklung des Projekts zu beurteilen. Es ging um die Fortschritte, die in den zwei Hauptbereichen – Pandemieverfolgung und -bekämpfung sowie Vorhersage von Extremwetterereignissen – seit Projektanlauf vor einem Jahr erzielt wurden. In beiden Bereichen konnte eine tragfähige Grundlage aus initialen Daten und Use Cases gesammelt sowie erste Dienste entwickelt werden. Während einige Partner sich auf die Vorhersage von Pandemien konzentrieren, liegt der Fokus anderer Partner auf der Sammlung und Verknüpfung relevanter Klimadaten. Am Fraunhofer HHI laufen die Erkenntnisse aus beiden Bereichen zusammen, um das Daten- und KI-gestützte Frühwarnsystem zu entwickeln.
In der aktuellen Projektphase konzentrieren sich die HHI-Forschenden unter Leitung von Dr. rer. nat. Jackie Ma insbesondere auf die Finalisierung der Datengrundlage des KI-Frühwarnsystems. Hier werden Wetter- und Mobilitätsdaten sowie Karteninformationen verknüpft, um anwendungsrelevante Risikokarten zu generieren. Beispielsweise werden Nowcasting-Methoden entwickelt und genutzt, um die KI im 2-Minuten-Takt mit Daten zu trainieren und zu testen. Im nächsten Schritt des Projekts werden weitere Datenquellen, wie zum Beispiel Verkehrsdaten, inkludiert, um die Auswirkungen von Extremwetterereignissen auf Mobilitätsphänomene zu untersuchen und akkurat zu prognostizieren.
Neben den KI-Forschenden des Fraunhofer HHI haben Vertreter*innen des Zuse-Institut Berlin (ZIB), der Non-Profit-Organisation Data4Life, des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK), der Charité - Universitätsmedizin Berlin, der NET CHECK GmbH, des Robert-Koch-Instituts (RKI), des Deutschen Klimarechenzentrums (DKRZ), des Hasso-Plattner-Instituts (HPI), der Justus-Liebig-Universität Gießen (JLU), der Budelmann Elektronik GmbH, des DLR Projektträgers, des Deutschen Wetter Diensts, der Esri Deutschland GmbH, des Fraunhofer IAO, der Schönborner Armaturen GmbH, der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH und der Logiball GmbH am Statustreffen teilgenommen.
Das im Dezember 2021 begonnene Projekt läuft insgesamt für drei Jahre. Im ersten Jahr haben das Fraunhofer HHI und die Konsortialpartner wesentliche Voraussetzungen für die Entwicklung des branchenübergreifenden, KI-gestützten Frühwarnsystems geschaffen und erste Schritte in der Anwendung unternommen. In den kommenden zwei Jahren werden die Forschenden weitere Potenziale ausschöpfen, mehr Datenquellen verknüpfen und Anwendungsfälle konkretisieren, um eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung für Wirtschaftsexpert*innen und staatliche Akteure auf der Grundlage des DAKI-Frühwarnsystems zu ermöglichen.