Mit KI künftigen Waldbränden auf der Spur

„Das Zusammenspiel von Klima, Feuer und vielfältigen Prozessen im Waldökosystem ist sehr komplex, und es bedarf ausgefeilter prozessbasierter Simulationsmodelle, um die vielfältigen Interaktionen angemessen berücksichtigen zu können“, sagt Prof. Seidl, Professor für Ökosystemdynamik und Waldmanagement in Gebirgslandschaften an der TUM. Mit den Simulationen werden tiefe neurale Netzwerke (Deep Neural Network) darauf trainiert, das Verhalten eines komplexen Simulationsmodells möglichst gut zu imitieren. Das neuronale Netzwerk lernt dadurch, wie das Ökosystem auf verschiedene Umwelteinflüsse reagiert. Eine der Simulationen des Wissenschaftsteams ist die des „Greater Yellowstone Ecosystems“ mit dem weltberühmten Yellowstone Nationalpark. Hier konnte nachgewiesen werden, dass je nach Klimawandelszenario bis zum Ende des Jahrhunderts auf 28 bis 59 % der Fläche die heutige Waldvegetation verloren geht. Im nächsten Schritt wird das Forschungsteam den KI-Ansatz nutzen, um die langfristigen Rückkoppelungen von Klimawandel und Störungen in Europas Wäldern abzuschätzen.