Kritische Infrastruktur mit Geointelligenz schützen
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Rasterbasiertes Clustering mit räumlich-zeitlicher Dimension stärkt Resilienz
Urbane Versorgungsnetze rücken vermehrt ins Visier destabilisierender Kräfte. Das zeigten zuletzt die Anschläge auf wichtige Stromtrassen in Berlin Lichterfelde, Treptow-Köpenick und Freienbrink. Sabotageakte an bedeutenden Verteilerstationen oder Trassen betreffen hunderttausende Menschen und zahlreiche Institutionen gleichzeitig. „Um die Widerstandsfähigkeit einer Stadt wie Berlin systematisch zu stärken, braucht es eine neue Form der geobasierten Intelligenz“, erklärt Tech-Experte Prof. Dr. Roman Brylka. Sein Unternehmen The Green Bridge entwickelte eine Technologie zur KI-gestützten Verarbeitung von Geodaten. Dynamisches Geo-Clustering auf Basis eines hochauflösenden europäischen Referenzrasters erlaubt es, Orte feingliedrig zu analysieren, präzise zu schützen und im Ernstfall schnell zu handeln.
Neuralgische Punkte erkennen
Raumbezogene Clusterverfahren identifizieren jene Orte, an denen sich kritische Infrastrukturen wie Stromtrassen, Wasserleitungen und Mobilfunkknoten mit gesellschaftlich sensiblen Einrichtungen überschneiden. Ähnlich einem Schachbrett zeigt ein einheitliches Raster mit einer räumlichen Tiefe von bis zu einem Meter ein präzises digitales Abbild der Stadt. Es offenbart die Verflechtung von Versorgung, Bevölkerung und Verwaltungseinrichtungen in hoher Detailtiefe. Die Kontextualisierung der Versorgungsdaten mit demografischen und institutionellen Informationen liefert Antworten auf entscheidende Fragen: Wo leben viele Menschen auf engem Raum? Wo befinden sich Pflegeeinrichtungen, Krankenhäuser, Schulen oder Kitas? Welche Standorte versorgen überaus viele Unternehmen? Welche Einrichtungen sind politisch, gesellschaftlich oder wirtschaftlich besonders bedeutsam? Durch die algorithmische Gewichtung solcher Parameter entsteht ein Gefährdungspotenzial pro Rastereinheit. Der dynamische Risikoscore bildet die Grundlage für präventive Schutzkonzepte. So kristallisieren sich mittels datengetriebener Evidenz aus zehntausenden Rasterzellen die 20 potenziell gefährdetsten Knotenpunkte der Stadt heraus. Diese möglichst schnell zu sichern, gilt das Hauptaugenmerk. Temporäre Schutzmaßnahmen wie Videoüberwachung, mobile Zäune oder Einsatzkräfte lassen sich zielgenau an neuralgischen Punkten positionieren. Der Fokus verlagert sich weg von flächiger Prävention hin zu konzentrierter und ressourcenschonender Schutzlogik.
Reaktion im Krisenfall
Kommt es zu einem Anschlag, etwa auf eine Stromtrasse wie in Berlins Stadtteil Lichterfelde, ermöglicht das Rastermodell eine unmittelbare geobasierte Analyse der Auswirkungen. Auf Rasterzellenebene erkennen Verantwortliche sofort betroffene Versorgungsstränge, beeinträchtigte Einrichtungen im Umkreis und wie viele Menschen dort leben. Dies beschleunigt die Entscheidungsfindung in Krisenstäben und ermöglicht punktgenaue Koordination von Evakuierungen, Notstromversorgung oder medizinischer Hilfe.
Ausfallsicherheit erlernen
Städtischer Resilienz nähert sich nur, wer Sabotageakte systematisch aufarbeitet und daraus lernt. Die Schadensdokumentation spielt dabei eine Hauptrolle. Mit geointelligenter Begleitung entsteht ein lückenloses digitales Profil jeder Rasterzelle, inklusive ihrer Versorgungsfunktion, Risikoeinstufung und Ereignisgeschichte. So lassen sich Wiederaufbaumaßnahmen priorisierten und standardisieren. Die Identifikation und Ablage von Schwachstellen in der Netzinfrastruktur oder im Sicherheitsdispositiv füttert das lernende, sich kontinuierlich optimierende System.
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