NRW investiert 2,8 Millionen Euro in KI-gestützten Hochwasserschutz im Bergischen Land
Elias Lehmann
NRW investiert 2,8 Millionen Euro in KI-gestützten Hochwasserschutz im Bergischen Land
Nordrhein-Westfalen stellt 2,8 Millionen Euro für neues Hochwassersystem im Bergischen Land bereit
Das Land investiert 2,8 Millionen Euro in ein innovatives Frühwarnsystem für Hochwasser im Bergischen Land. Ziel des Projekts ist es, drohende Überschwemmungen früher zu erkennen, um Menschenleben zu retten und Schäden zu minimieren. Es handelt sich um eine Maßnahme im Rahmen der Initiative Flagships, die von KI.NRW, der landeseigenen KI-Kompetenzplattform, getragen wird.
Im Projekt „Hochwasserschutzsystem 4.0“ entsteht ein KI-gestütztes System, das Wasserstände und Hochwasserrisiken präziser vorhersagt als bisherige Methoden. Mithilfe datenbasierter Prognosen werden Echtzeit-Wetter- und Umweltdaten ausgewertet. Unternehmen in gefährdeten Gebieten erhalten über eine spezielle App des Wupperverbands aktuelle Informationen zu Pegelständen, Vorhersagen und Warnmeldungen.
Ein Konsortium regionaler Partner leitet das Vorhaben, darunter der Wupperverband, die Bergische Universität Wuppertal und die Bergische Entwicklungsagentur. Beteiligt sind zudem die Heinz Berger Maschinenfabrik, die Wuppertaler Stadtwerke und die Industrie- und Handelskammer Bergisches Land. Der Wupperverband erhält 1,58 Millionen Euro für Forschungspersonal, Infrastruktur und Sensoren.
Nach der Testphase im Bergischen Land soll das System landesweit in Nordrhein-Westfalen eingeführt werden. Das Projekt arbeitet eng mit dem Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz (LANUV) und anderen Regionen zusammen, um eine flächendeckende Umsetzung zu gewährleisten.
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Das neue System verbessert die Hochwasserfrüherkennung und beschleunigt die Reaktionszeiten. Betroffene Unternehmen in Risikogebieten erhalten über die App präzise Echtzeitdaten. Die Initiative markiert einen wichtigen Schritt, um mithilfe von KI die öffentliche Sicherheit zu stärken und Hochwasserschäden zu verhindern.
