Andreas H. Karsten
(Erstveröffentlichung: Januar 2018)
Heute möchte ich auf meinem Artikel „Jahrhunderthochwasser 2028 – ein Gedankenexperiment” im Brandschutz/Deutsche Feuerwehrzeitung 1/08 S. 42ff und dem Beitrag „Jahrhunderthochwasser 2038 – ein Gedankenexperiment” zurückkommen. Auch diesmal werde ich nicht alle Aspekte der Arbeiten, die für die Abarbeitung der beschriebenen Schadenlage notwendig sind, behandeln können. Ziel ist es wiederum den generellen Weg aufzuzeigen.
Ausgangslage
Das Wintersturmtief Bobbi wütet über Deutschland. Die BOS in NRW und den westlichen Teilen Niedersachsen müssen bereits viele Einsätze bewältigen.
Gegen Mittag kommt der Sturm in Peine an. Die Anzahl der Notrufe in der Integrierten Regionalleitstelle Braunschweig/Peine/Wolfenbüttel steigen rasant an. Von den 130 sturmbedingten Einsätze sind 10% als sehr kritisch zu betrachten. Sie bedrohen akut die öffentliche Sicherheit. Sie bekommen die Priorität U1 (Unwetter 1). 70% müssen umgehend bearbeitet werden (Priorität U2) und 20% können auch noch in den nächsten Tagen abgearbeitet werden (U3). Während des Unwetters bricht ein Wohnungsbrand mit Menschenleben in Gefahr aus. Dieses Ereignis entspricht der Priorität I der AAO.
Folgendermaßen könnte die obige Lage abgearbeitet werden, wenn in den Leitstellen Artificial Intelligence eingesetzt würde:
Notrufabfrage
Seit einigen Jahren verfügt die Regionalleitstelle über zwei verschiedene Möglichkeiten Notrufe entgegenzunehmen: Telefon und ein Internet Chat. Letzterer hat das Gehörlosenfax abgelöst. Über beide Kanäle erreicht der Bürger zuerst einen Computer:
- telefonisch einen Intelligenten Persönlichen Assistenten (IPA) bzw. Sprachassistenten
(vgl. Apples, Siri, Googles Google Assistant, Microsofts Cortana, Samsungs S Voice und Amazons Alexa) - per Chat einen Virtuellen Persönlichen Assistenten (VPA) bzw. Chatbot
Dank der Software bemerkt der Bürger nicht, dass er nicht mit einem Menschen kommuniziert (Natural-Language Understanding und Processing). Beide Programme, das des IPA und das des VPA, verfügen über moderne Natural-Language Processing Technologie. Sie melden sich immer auf Deutsch. Erkennen sie aber, dass der Meldende eine andere Sprache benutzt (Natural-Language Recognition), so antworten sie automatisch in dieser Sprache.
Mittels der strukturierten Abfrage ordnete die Software den Notruf verschiedenen Einsatzstichworte und -unterstichworte sowie hinterlegte Prioritäten zu. Zum Beispiel „Baum auf Strasse” mit den Unterstichworten „kleiner Baum auf Straße, Ast auf Straße”, „mittlerer Baum auf Straße” und „großer Baum auf Strasse”. Dieses Unterteilung wird später bei der Disposition und Versorgungsplanung relevant.
Erkennen die Natural-Language Understanding Programme, dass Menschenleben betroffen sind oder eine akute, erhebliche Gefahr für die öffentliche Sicherheit besteht, fragt die Software nochmals nach der Adresse und alarmiert in dieser Zeit eine Mitarbeiterin bzw. einen Mitarbeiter der Leitstelle, die / der den Notruf dann von der Software übernimmt. Letztere haben 15 Sekunden Zeit, sich einzuschalten (Zeit der nochmaligen Ortsabfrage). Erfolgt diese Übernahme nicht, wird die Abfrage von der Software weiterdurchgeführt. Das Switchen zu den menschlichen Disponenten erfolgt auch dann, wenn die Software bemerkt, dass der Anrufer sehr nervös ist und die vom Programm durchgeführten Beruhigungsversuche nicht fruchten oder die Software die Aussagen des Anrufers nicht eindeutig verstehen kann.
Social Media Monitoring
Mittels spezieller Analyse-Programme (siehe z. B. https://www.bbk.bund.de/DE/TopThema/TT_2012/TT_VASA_Forschungsprojekt.html) werden Social Media sowie Sensoren (CCTV, GPS Daten von Linienbussen usw.) nach Schadenlagen durchsucht, die noch nicht über den Notruf gemeldet wurden sind. Diese werden im weiteren, wie die Notrufe behandelt.
Disposition
Die Disposition der Einsatzkräfte erfolgt auch durch eine selbstlernende Software. Dem Optimierungsproblem liegen u.a. folgende Bedingungen zugrunde:
- bei Menschenleben in Gefahr und bei einer akuten, erheblichen Gefährdung der öffentlichen Sicherheit sind die Eintreffzeiten der ersten Einheit und der durch die AAO für das spezifische Ereignis festgelegte Reaktionseinheiten die bestimmenden Kriterien,
- bei Einsätzen der Unwetter Priorität 2, die Zeit bis die Gesamtheit diese Einsätze abgearbeit ist (diese Disposition wird jedesmal angepasst, wenn ein neuer Einsatz dieser Priorität bekannt wird),
- Vorhaltung von ausreichend Reserven (für den Eigenschutz, für Ablösung, für zukünftige Einsatzplanung, Grundschutz, Führungsreserve)
- und alle Einsätze berücksichtigend, Optimierung der gleichen Einsatzbelastung für die einzelnen Einheiten und der Gesamt-Einsatzdauer.
Das Dispositions- und Routen-Management berücksichtigt
- die aktuelle Verkehrslage, einschließlich Behinderungen durch die Sturmschäden
- Einheiten auf den Feuerwachen, mittels deren GPS-Daten die Einheiten auf der Fahrt zu und von einem Einsatz (wobei die obigen Kriterien natürlich beachtet werden), Einheiten im Einsatz (wobei die Zeit berücksichtigt wird, die es erfahrungsgemäß dauert, die entsprechenden Einheiten aus den Einsatz auszulösen und neue Einheiten zu dem Einsatz zu entsenden),
- die geschätzte Einsatzdauer (diese wird aufgrund des Alarmstichwortes und Erfahrungen aus früheren vergleichbaren Einsatzlagen berechnet und bei Rückmeldungen der Einsatzleiter von vor Ort entsprechend aktualisiert)
- Minimierung der Risiken für Fahrzeuge auf Alarmfahrten (Minimierung von Kreuzungen, Ampeln und Links-Abbiegen)
Funkverkehr mit den Einsatzkräften
Wie die Notrufabfrage ist auch der Funkverkehr weitgehend automatisiert. Ein Intelligenter Persönlicher Assistent führt den Regelfunkverkehr durch. Nur in besonderen Situationen wird der Funkverkehr von einen menschlichen Disponenten übernommen.
Zusätzlich sendet der Computer ergänzende Informationen auf die Tablet-Computer, über die jeder Einheitsführer verfügt.
Einsatzunterstützende Maßnahmen
Die Informationen aus den Notrufen und den Lagemeldungen werden automatisch zu Informationen für die Bevölkerung einschließlich Bevölkerungswarnungen und Verkehrsempfehlungen zusammengefasst und über die verfügbaren Informationskanäle der Leitstelle verbreitet.
Genauso werden Pressemitteilungen erstellt und verteilt.
Die Versorgungsplanung (Essen, Trinken, Treibstoff, Verbrauchsmaterial,…) erfolgt ebenfalls mittels eines Computer-Programmes. Je nach Bedarf werden die entsprechenden Einheiten (Versorgungszüge) alarmiert und Verbrauchsmaterial eingekauft. Auch für deren Verteilung wird das Routen-Management-Programm verwendet, um zum einen zum geeigneten Zeitpunkt die Einheiten zu versorgen, damit sie möglichst lange, für den Einsatz zur Verfügung stehen und zum anderen, um die Fahrstrecke zu optimieren. Je nach ausstehenden Lagen und deren Prioritäten entscheidet das Programm, ob die Verpflegung in einem Stützpunkt erfolgt (was bevorzugt wird) oder vor Ort stattfinden muss.
Alle Informationen werden entsprechend aufbereitet in den Katastrophenstab gesendet. Dieser ist ebenfalls mit modernster AI-Technologie ausgestattet. Die Stabsmitglieder nehmen im wesentlichen Folgende Aufgaben war:
- politisch wichtige Entscheidungen treffen,
- das große Bild im Auge behalten,
- kreative Lösungen für nicht Standardlagen erarbeiten,
- Überwachung der von den IT-Programmen getroffenen Entscheidungen.
Fazit
Mittels der Verwendung von AI könnte der Flaschenhals „Informationsfluss” (Bürger-Disponent-Einsatzkräfte und zurück) deutlich aufgeweitet werden. Die Disponenten und die Stabsmitglieder könnte von Routinearbeiten befreit werden und sich somit vermehrt um die wichtigen Probleme kümmern.
Die Algorithmen verbessern sich mittels spezieller Maschinenlern-Programme selbständig bei jedem Einsatz. Auch die AAO wird automatisch mittels Auswertung der Einsatzberichte optimiert.
Ist das alles Phantasie?
Thomas H. Davenport und Rajeev Ronanki behaupten: „Through the application of AI, the information-intensive domains such as marketing, health care, financial services, education, and professional services could become simultaneously more valuable and less expensive to society. Business drudgery in every industry and function – overseeing routine transactions, repeatedly answering the same questions, and extracting data from endless documents – could become the province of machines, freeing up humans workers to be more productive and creative.”
[Artificial Intelligence for the Real World; Havard Business Review; Jan-Feb 2018; 108-116]
In den Leitstellen der BOS fallen genau solche Arbeiten an.
Wenn Sie heute ein Passwort anfordern, um technische Unterstützung nachfragen, Gesundheits- oder eine Geldanlageempfehlungen (siehe Robo-Advisor) wünschen, sprechen Sie unter Umständen nicht mit einem akzentfrei Deutsch sprechenden Inder sondern mit einem Computerprogramm.
Das Route Management von Paketdiensten nutzt aktuelle Verkehrsinformationen, Anzahl der Ampeln auf den Routen, Anzahl von Rechts- versus Linksabbiegen auf den Routen und vieles mehr, um Zeit und Treibstoff zu sparen.
Sollte nicht auch der Bevölkerungsschutz sich daran machen, die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz zu nutzen?