Vorhersage klimabedingter Risiken für städtische Infrastrukturen durch innovative KI-Modelle

Klimaresiliente Stadtentwicklung durch KI: Einblicke in die Vorhersage von Katastrophenrisiken

Die zunehmenden Auswirkungen des Klimawandels manifestieren sich in immer häufiger auftretenden und intensiveren Naturkatastrophen. Diese Ereignisse stellen insbesondere in urbanen Gebieten eine erhebliche Bedrohung für die Infrastruktur, den Wohnbestand und die Funktionsfähigkeit von Transportsystemen dar. Um diesen Herausforderungen zu begegnen und Städte widerstandsfähiger zu gestalten, gewinnt die präzise Vorhersage von Katastrophenrisiken auf Gebäudeebene an Bedeutung. Aktuelle Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz, insbesondere von Foundation Models, um diese komplexen raumzeitlichen Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse für die Stadtplanung und Notfallvorsorge zu gewinnen.

Skjold-DiT: Ein Diffusions-Transformer-Framework für die Klimaresilienz von Gebäuden

Ein vielversprechender Ansatz in diesem Bereich ist das kürzlich vorgestellte Framework Skjold-DiT. Dieses Modell, das auf der Architektur von Diffusions-Transformern basiert, integriert eine Vielzahl heterogener raumzeitlicher Daten, um klimabedingte Risikofaktoren für einzelne Gebäude zu prognostizieren. Ein zentrales Merkmal von Skjold-DiT ist die explizite Berücksichtigung der Struktur von Verkehrsnetzen und von Zugänglichkeitssignalen, die für intelligente Fahrzeuge relevant sind. Hierzu zählen beispielsweise die Erreichbarkeit im Notfall und Einschränkungen bei Evakuierungsrouten.

Die Architektur von Skjold-DiT im Detail

Skjold-DiT setzt sich aus mehreren innovativen Komponenten zusammen, die eine umfassende Analyse und Vorhersage ermöglichen:

• Fjell-Prompt: Eine prompt-basierte Konditionierungsschnittstelle, die speziell für die Übertragbarkeit des Modells zwischen verschiedenen Städten entwickelt wurde. Dies ermöglicht eine flexiblere Anwendung in unterschiedlichen urbanen Kontexten.
• Norrland-Fusion: Ein kreuzmodaler Aufmerksamkeitsmechanismus, der unterschiedliche Datenquellen wie Gefahrenkarten, Satellitenbilder, Gebäudeattribute, demografische Daten und Verkehrsinfrastruktur in einer gemeinsamen latenten Repräsentation vereint. Diese Fusion unterschiedlicher Datenarten ist entscheidend für ein ganzheitliches Verständnis der Risikolandschaft.
• Valkyrie-Forecast: Ein kontrafaktischer Simulator, der probabilistische Risikoverläufe unter verschiedenen Interventionsszenarien generieren kann. Dies ermöglicht es Entscheidungsträgern, die potenziellen Auswirkungen von Präventivmaßnahmen zu bewerten und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Integration von Verkehrsdaten und Zugänglichkeit

Ein herausragendes Merkmal von Skjold-DiT ist seine Fähigkeit, präzise und unsicherheitsbewusste Zugänglichkeitsschichten zu erzeugen. Diese Schichten umfassen Informationen über die Erreichbarkeit, die Auswirkungen von Gefahren auf Reisezeiten und die Redundanz von Routen. Solche Daten sind für intelligente Fahrzeug-Routing-Systeme und Notfalldispositionssysteme von entscheidender Bedeutung, da sie eine optimierte Reaktion auf Katastrophenereignisse ermöglichen. Durch die Einbeziehung dieser dynamischen Verkehrsdaten kann das Modell realitätsnahe Szenarien simulieren und die Effektivität von Notfallplänen verbessern.

Der Baltic-Caspian Urban Resilience (BCUR) Datensatz

Zur Entwicklung und Validierung von Skjold-DiT wurde der umfangreiche Baltic-Caspian Urban Resilience (BCUR) Datensatz erstellt. Dieser Datensatz umfasst 847.392 gebäudebezogene Beobachtungen aus sechs verschiedenen Städten. Er beinhaltet multi-hazard-Annotationen, die beispielsweise Überschwemmungs- und Hitzeindikatoren umfassen, sowie Merkmale zur Verkehrszugänglichkeit. Die Vielfalt und der Umfang dieses Datensatzes sind entscheidend für die Robustheit und Generalisierungsfähigkeit des entwickelten Foundation Models.

Evaluierung und Leistungsfähigkeit

Experimente zur Evaluierung von Skjold-DiT konzentrierten sich auf verschiedene Aspekte der Modellleistung:

• Vorhersagequalität: Die Genauigkeit der Prognosen für klimabedingte Risikofaktoren auf Gebäudeebene.
• Cross-City-Generalisation: Die Fähigkeit des Modells, Wissen aus einer Stadt auf andere, unbekannte Städte zu übertragen, ohne umfangreiches erneutes Training.
• Kalibrierung: Die Zuverlässigkeit der Unsicherheitsabschätzungen, die das Modell für seine Vorhersagen liefert.
• Downstream-Ergebnisse: Die Auswirkungen der Modellvorhersagen auf verkehrsrelevante Ergebnisse, wie die Erreichbarkeit und gefahrenbedingte Reisezeiten unter kontrafaktischen Interventionen.

Die Ergebnisse dieser Evaluierungen zeigten, dass Skjold-DiT eine verbesserte Vorhersagequalität und eine starke Generalisierungsfähigkeit über verschiedene Städte hinweg aufweist. Insbesondere die Fähigkeit, kontrafaktische Szenarien zu simulieren, bietet einen erheblichen Mehrwert für die präventive Stadtplanung und das Katastrophenmanagement.

Zukünftige Perspektiven und Implikationen für B2B-Anwendungen

Die Entwicklung von raumzeitlichen Foundation Models wie Skjold-DiT markiert einen wichtigen Fortschritt in der Anwendung von KI für die klimaresiliente Stadtentwicklung. Für Unternehmen im B2B-Bereich ergeben sich hieraus vielfältige Möglichkeiten:

• Versicherungsbranche: Präzisere Risikobewertungen für Gebäude und Infrastrukturen, die eine differenziertere Preisgestaltung und die Entwicklung neuer Versicherungsprodukte ermöglichen.
• Stadtplanung und Immobilienentwicklung: Unterstützung bei der Auswahl von Standorten, der Planung von widerstandsfähigen Gebäuden und Infrastrukturen sowie der Bewertung von Investitionen unter Berücksichtigung zukünftiger Klimarisiken.
• Logistik und Transport: Optimierung von Lieferketten und Routenplanung unter Berücksichtigung potenzieller Störungen durch klimabedingte Ereignisse.
• Notfall- und Katastrophenmanagement: Verbesserte Vorhersage von Gefahrenlagen, effizientere Planung von Evakuierungsrouten und Ressourcenallokation im Krisenfall.
• Beratungsunternehmen: Angebot von spezialisierten Analysedienstleistungen und Risikobewertungen für Kunden aus verschiedenen Branchen.

Die Fähigkeit, komplexe raumzeitliche Daten zu verarbeiten und in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, wird in einer sich wandelnden Welt immer wichtiger. Foundation Models wie Skjold-DiT bieten hierfür eine leistungsstarke Grundlage und eröffnen neue Wege für eine datengestützte, vorausschauende Entscheidungsfindung im Kontext der Klimaresilienz.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung dieser Modelle, die Integration weiterer Datenquellen und die Verfeinerung der Vorhersagemechanismen werden entscheidend sein, um den Herausforderungen des Klimawandels in urbanen Räumen effektiv zu begegnen.

Bibliography: - O.Y.L. Imanov, D.U. Kulali, T. Yilmaz, "Urban Spatio-Temporal Foundation Models for Climate-Resilient Housing: Scaling Diffusion Transformers for Disaster Risk Prediction", arXiv preprint arXiv:2602.06129, 2026. - Y. Yuan, C. Han, J. Ding, G. Zhang, D. Jin, Y. Li, "Diffusion Transformers as Open-World Spatiotemporal Foundation Models", NeurIPS Poster, 2025. - Y. Yuan, C. Han, J. Ding, D. Jin, Y. Li, "URBANDIT: A FOUNDATION MODEL FOR OPEN-WORLD URBAN SPATIO-TEMPORAL LEARNING", arXiv preprint arXiv:2411.12164v1, 2024. - Hugging Face, "Daily Papers", https://huggingface.co/papers. - Hugging Face Paper Explorer, "Top Last 3 Days", https://huggingface-paper-explorer.vercel.app/.