Sensordaten und Simulation intelligent verknüpft
Die Sensorplattform von CAURUS Technologies wird oberhalb des Löschwasserbehälters befestigt und liefert mithilfe von HD- und Infrarot-Kameras sowie Lagesensoren Echtzeitdaten über das Brandgeschehen. Die Daten können georeferenziert, d.h. auf einer Karte verortet werden, und somit ein ganzheitliches Bild über das Brandgeschehen geben. Zusätzlich sollen die Sensordaten nun im »Forest-Shield« Projekt dazu verwendet werden, Echtzeitvorhersagen zu Löschmittelabwürfen zu geben. Dadurch können die Einsatzleitungen genau sehen, wieviel der einzelne Abwurf bringt.
Damit aber die Vorhersagesysteme für den komplexen Wassereinsatz aus der Luft richtig und schneller trainiert werden können, sind viele Datensätze notwendig. Und genau hier kommt die Simulationssoftware MESHFREE ins Spiel: Die Sensor- und Bilddaten der CAURUS-Sensorplattform erlauben es, einen digitalen Zwilling vom Abwurfort zu erstellen und mit Simulationsmodellen Löschwasserabwürfe präzise nachzustellen und zu analysieren. Die Software MESHFREE erstellt physikalisch korrekte Simulationen, indem klimatische Einflüsse wie Wind und Waldstruktur in die Planung einbezogen werden. Der Mehrwert ergibt sich aus der Möglichkeit, Abwurfbedingungen und weitere Parameter im Nachhinein zu verändern und alternative Szenarien durchzuspielen. Dadurch können deutlich mehr Informationen aus jedem Einsatz gewonnen werden, was direkt zur Verbesserung der Vorhersagemodelle im Feld beiträgt.
»Das echtzeitfähige Vorhersagesystem basiert auf den Simulationsdaten, die unsere Software MESHFREE liefert. MESHFREE simuliert den Weg der Wassertröpfchen vom Abwurfbehälter bis zum Brand am Boden inklusive aller Umweltfaktoren«, erläutert Dr. Isabel Michel, ebenfalls Wissenschaftlerin am Fraunhofer ITWM. Machine-Learning-Surrogatmodelle – also vereinfachte Modelle, die komplexe Simulationen näherungsweise und deutlich schneller abbilden – lernen aus Simulationsdaten und erfassen die komplexe Abwurfdynamik statistisch. Im Einsatz liefern sie schnelle Vorhersagen direkt vor Ort. Anschließend fließen die aufgezeichneten realen Abwurfdaten zurück in das Simulationssystem und verbessern die Vorhersagemodelle kontinuierlich, sodass ein Cloud-Edge-System entsteht, das kontinuierlich dazulernt und seine Vorhersagen mit jedem neuen Einsatz weiter verbessert.
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM
