30. April 2024 / Aus aller Welt

Computer gegen Mensch: Wer bei Lawinenvorhersage besser ist

Das Schweizer Institut für Schnee- und Lawinenforschung hat untersucht, wie gut sich maschinell trainierte Algorithmen für die Lawinenvorhersage eignen. Die Ergebnisse sind vielversprechend.

Lawinenabgang in der Schweiz. Das Schweizer Institut für Schnee- und Lawinenforschung hat in einem mehrjährigen Forschungsprojekt die Eignung maschinell trainierter Algorithmen für die La...
von dpa

Die Lawinengefahr lässt sich mit künstlicher Intelligenz ähnlich gut einschätzen wie von Menschen, Fehler inbegriffen. Das berichtet das Schweizer Institut für Schnee- und Lawinenforschung (SLF) in Davos nach einem dreijährigen Forschungsprojekt. Die gute Nachricht: maschinell trainierte Algorithmen und Menschen hätten unterschiedliche Stärken und Schwächen und könnten sich deshalb gut ergänzen.

Das SLF arbeitet seit drei Jahren mit solchen Modellen. Die Vorhersagen des Modells seien oft gut. «Manchmal sind sie es ganz klar nicht, aber auch wir liegen mal falsch», sagte Lawinenwarner Frank Techel. Algorithmen würden seit Langem eingesetzt, neu sei, dass sie die Ergebnisse vieler Modelle analysieren, bewerten und eine eigene Einschätzung liefern.

Menschen hätten den Vorteil, dass sie anders als Algorithmen bei ihrer Bewertung der Lage neben den Daten und Modellen auch aktuelle Beobachtungen und Rückmeldungen von Menschen im Gelände berücksichtigen könnten. Andererseits könnten Menschen aus Zeitgründen nur die relevantesten Daten in ihre Analyse einbeziehen, während Computer sämtliche Informationen berücksichtigen. «Das Gute ist: die Modelle machen andere Fehler als wir», sagte Techel.

An Lawinenvorhersagen sind traditionell drei Expertinnen und Experten beteiligt, wie das SLF berichtet. Sie machen zunächst je eine eigene Analyse. Wenn die Vorhersagen voneinander abweichen, wird Konsens gesucht. Mit den Ergebnissen des Projekts sitze jetzt praktisch ein vierter «Experte» am Tisch: der Computer mit seiner Auswertung. 


Bildnachweis: © Maxime Schmid/Keystone/dpa
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