Project CLARKE: KI & Drohnen revolutionieren die Katastrophenhilfe 2025

CLARKE steht für Computer Vision and Learning for Analysis of Roads and Key Edifices. Der Name ist eine doppelte Hommage: Erstens an Science-Fiction-Ikone Arthur C. Clarke („Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic“), zweitens an den Anspruch des Entwicklerteams, tatsächlich „magische“ Resultate zu liefern. Das Besondere: Nicht ein einzelner Konzern oder Big-Tech-Riese steckt hinter dem Projekt, sondern ein Verbund aus Universität, Forschungsinstituten, US-Behörden und lokalen Einsatzkräften – mit Fokus auf offene Standards, Praxistauglichkeit und reale Katastrophenszenarien.

Die Leitung hat das renommierte Center for Robot-Assisted Search and Rescue (CRASAR) an der Texas A&M University, federführend Prof. Dr. Robin Murphy und Tom Manzini, College of Engineering.

Im Kern ist Project CLARKE eine Kombination aus moderner Computer Vision, Deep Learning, automatisierter Bildanalyse und robuster, portabler Software-Lösung. Die Idee:

• Drohnen liefern hochauflösende Luftbilder von Katastrophengebieten – z. B. nach einem Hurrikan, einer Flut, einem Tornado oder Waldbrand.
• Die Bilddaten werden direkt vor Ort auf ein CLARKE-Gerät (Laptop oder Mini-Server, auch offline!) geladen und innerhalb weniger Minuten verarbeitet.
• Die KI erkennt und klassifiziert automatisch beschädigte Gebäude, intakte Häuser, zerstörte Straßen, blockierte Wege und vieles mehr.
• Es entstehen Orthomosaiken (nahtlose Luftbildkarten), Schadenskarten mit farblicher Markierung, Tabellen mit Adressen, Schadensgrad und Status sowie Übersichtskarten ähnlich wie bei Google Maps – inklusive Routing für Einsatzkräfte.

Der größte Unterschied zu bisherigen Methoden: CLARKE funktioniert unabhängig vom Mobilfunknetz oder Internet. Selbst abgelegene Dörfer oder überschwemmte Landstriche können sofort analysiert werden – ohne teure Cloud-Infrastruktur.

Die KI wurde mit über 21.000 Häusern aus zehn realen Katastrophen trainiert, darunter Daten von Hurrikan Harvey, Florence, Michael, Ian und anderen. Dadurch erkennt das System selbst komplexe oder ungewöhnliche Schadensbilder, reflektiert verschiedenste Bauweisen (Holz, Beton, Backstein) und bezieht Vegetation sowie Infrastruktur mit ein.

• Analyse von bis zu 2.000 Gebäuden in 7 Minuten
• Vollautomatische Erstellung von Adress- und Schadenslisten (z. B. „Grün: bewohnbar, Gelb: teilbeschädigt, Rot: zerstört“)
• Karten mit automatischem Overlay: Zerstörte Straßen, blockierte Zufahrten, offene Wege (direkter Routing-Support für Einsatzkräfte!)
• Tabellenexport als Excel/CSV für Behörden, Versicherer, Wiederaufbauplanung und Spendenverwaltung

Ein großer Pluspunkt: Alle Daten werden lokal gespeichert, Datensicherheit bleibt in der Hand der Nutzer, keine Cloud-Abhängigkeit, keine unnötigen Verzögerungen. Spezielle Algorithmen suchen gezielt nach Farb- und Formanomalien, die auf vermisste Personen, Fahrzeuge, Ausrüstung oder spezielle Objekte hinweisen können – gerade bei Such- und Rettungseinsätzen ein enormer Vorteil.

Project CLARKE bewährte sich erstmals großflächig nach den Hurrikans Debby und Helene 2024/2025 in Florida, Pennsylvania und Kanada. Nach den Stürmen flogen Drohnen Teams (Feuerwehr, Polizei, lokale Helfer) hunderte Quadratkilometer ab. Innerhalb von Minuten generierte CLARKE detailreiche Karten:

• Wo sind Häuser noch bewohnbar?
• Welche Straßen sind unpassierbar oder überschwemmt?
• Wo gibt es Zerstörung, aber auch Rettungswege?

Einsatzleiter, Polizei und Hilfsorganisationen bekamen so erstmals eine vollständige Lageübersicht innerhalb der ersten 72 Stunden – die entscheidende Phase, um Leben zu retten und Ressourcen richtig zu verteilen.

Auch in Japan kam CLARKE bei der Suche nach vermissten Wanderern zum Einsatz: Die KI-Analyse erkannte Farbabweichungen und spezielle Muster, die Menschen oder Ausrüstung in unübersichtlichem Gelände markieren konnten – deutlich schneller und sicherer als das menschliche Auge.

Für Behörden und Organisationen gibt es spezielle Schulungen: In Florida wurden 2024 über 60 Einsatzkräfte aus 38 US-Behörden und 8 Unternehmen vor Ort in der Nutzung von CLARKE unterrichtet. Die Nachfrage war so groß, dass innerhalb weniger Stunden alle Plätze ausgebucht waren – ein klarer Beweis für den Bedarf an solchen Lösungen.

Project CLARKE wird vom College of Engineering der Texas A&M University entwickelt, mit Unterstützung des US National Science Foundation (NSF) und in Zusammenarbeit mit dem AI Institute for Societal Decision-Making. Der Quellcode basiert auf Open-Source- und Python-Bibliotheken, ausgelegt auf niedrige Systemanforderungen und maximale Kompatibilität zu gängigen Drohnen und Bildformaten (u. a. DJI, Parrot, Autel, SenseFly). Mit jedem realen Katastropheneinsatz wächst das System weiter. Aktuell werden auch Herausforderungen der medizinischen Bildauswertung analysiert, um Erkenntnisse für die KI in anderen Bereichen zu übertragen.

So revolutionär CLARKE auch ist, das Team arbeitet permanent an Verbesserungen:

• Herausforderungen bleiben vor allem bei extremen Wetterbedingungen, schwierigen Lichtverhältnissen und der genauen Unterscheidung von Trümmern, Vegetation und beschädigten Gebäuden.
• Auch die Standardisierung der Ergebnisse für Versicherer und staatliche Hilfen wird kontinuierlich weiterentwickelt.
• Der Trend geht klar in Richtung noch mehr Echtzeit, Integration weiterer Sensoren (z. B. Wärmebild) und automatischer Einsatzplanung.

Die langfristige Vision: Ein vollständig KI-gestützter Workflow von der Ersterfassung bis zur Unterstützung beim Wiederaufbau, von der Karte über die Einsatzplanung bis zum Spendenmanagement – unabhängig von Großkonzernen, offen, modular und maximal praxisnah.