Bewilligte Projekte aus der Bekanntmachung "Künstliche Intelligenz in der zivilen Sicherheitsforschung"

Nur wenige technologische Bereiche entwickeln sich derzeit so rasant wie die Künstliche Intelligenz und beeinflussen sämtliche Lebensbereiche der Bürgerinnen und Bürger. Experten erwarten für die Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in den nächsten Jahren ein exponentielles Wachstum. Künstliche Intelligenz besitzt ein hohes Potenzial, die Bewältigung der großen gesellschaftlichen Herausforderungen wie beispielsweise Klimaschutz, demographischer Wandel und Sicherheit der Bürgerinnen und Bürger voranzutreiben.

Ein IT-Mitarbeiter arbeitet vor mehreren Bildschirmen

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Laufende Forschungsprojekte:

AIFER: Künstliche Intelligenz zur Analyse und Fusion von Erdbeobachtungs- und Internetdaten zur Entscheidungsunterstützung im Katastrophenschutz 

Überflutete Stadt im Flussdelta

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Förderkennzeichen 13N15525  bis 13N15529

Katastrophenereignisse wie Hochwasser, Waldbrände oder Stürme machen vor Ländergrenzen nicht halt. Daher haben Österreich und Deutschland beschlossen, ihre Kräfte zu bündeln und gemeinsam zu forschen, um Rettungskräfte optimal bei der Bewältigung von Großschadenslagen zu unterstützen. Das Projekt AIFER entwickelt ein System, das am Beispiel eines Hochwasserszenarios mit Hilfe von künstlicher Intelligenz die Lage erfasst und auswertet. Dabei sollen unterschiedliche Daten von Satelliten, Flugzeugen, Drohnen sowie Daten aus sozialen Netzwerken ausgewertet, zusammengefasst und in Echtzeit aufbereitet werden. Rechtliche, soziologische und ethische Fragen werden durch die Partner aufgegriffen.

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FAKE-ID: Videoanalyse mit Hilfe künstlicher Intelligenz zur Detektion von falschen und manipulierten Identitäten

Ein Mensch arbeitet am Rechner mit den Pässen

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Förderkennzeichen 13N15734 bis 13N15738

Die Identität einer Person eindeutig nachzuweisen, wird zunehmend anspruchsvoller, da hochwertige Fälschungen von Bildern und Videos inzwischen mit einfachen technischen Mitteln angefertigt werden können. Ziel des Vorhabens FAKE-ID ist es, Angriffsmöglichkeiten und Fälschungen von Bildern und Videos zu untersuchen und eine Softwareplattform zu ihrer Detektion mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) zu entwickeln. Im Ergebnis entsteht ein System, das Bild- und Videodatenströme auf verschiedene Verdachtsmomente hin in Echtzeit analysieren kann. Die Detektion von „Deep Fakes“ und die damit verbundene Entscheidung der zugrunde liegenden KI sind für den menschlichen Entscheider immer transparent nachvollziehbar. 

Projektumriss FAKE-ID (pdf-Datei)

          

KISTRA: Einsatz von KI zur Früherkennung von Straftaten

Festnahme von einem Cyberverbrecher

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Förderkennzeichen 13N15337 bis 13N15345

Die polizeiliche Kriminalstatistik zeigt in den letzten Jahren einen deutlichen Anstieg von politisch motivierten Straftaten mit Internetbezug. Ermittlungsbehörden benötigen bedarfsgerechte Werkzeuge, die ein Vorfiltern ermöglichen und sie bei der Strafverfolgung unterstützen. Ziel von KISTRA ist die Erforschung der Möglichkeiten und Rahmenbedingungen für den ethisch und rechtlich vertretbaren Einsatz von Künstlicher Intelligenz durch Ermittlungsbehörden zur Erkennung, Vorbeugung und Verfolgung von Straftaten. Dazu werden verschiedene, bedarfsgerecht anpassbare KI-Methoden zur Verarbeitung von Massendaten entwickelt. Die verschiedenen Methoden werden zusammengeführt und gemeinsam mit den Ermittlungsbehörden evaluiert.

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KITE: KI-unterstütztes VR-Taktiktraining für polizeiliche Einsatzkräfte

Sondereinheiten beim Training

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Förderkennzeichen 13N15546 bis 13N15548       

Ausbildung und Training sind essenziell, um Einsatzkräfte optimal auf reale Situationen vorzubereiten. Insbesondere bei Szenarien wie Terroranschlägen oder Amokläufen, zum Beispiel auf Weihnachtsmärkten oder in Einkaufszentren, ist ein Trainieren vor Ort kaum möglich. Die alltäglichen Abläufe würden zu sehr gestört. Reale Trainingsumgebungen sind aufwendig zu erstellen und in der Anzahl der Übungsmöglichkeiten begrenzt. In KITE wird ein mit KI unterstützter VR-Simulator für das Training von Einsatzkräften entwickelt. Damit können die Übungsumgebungen automatisiert als 3D-Modelle in die VR übertragen und unterschiedlichste Einsatzszenarien schnell integriert werden.

Projektumriss KITE  (pdf-Datei)

   

KITT: Künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Sicherheit von Tunneln und Tunnelleitzentralen

Tunnel Ein- und Ausfahrt

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Förderkennzeichen 13N15537 bis 13N15698

Autobahnen und Bundesstraßen bilden mit Ihren Brücken und Tunneln nicht nur die Lebensadern für den Individual- und Güterverkehr in Deutschland, sondern sie verbinden auch Länder miteinander. Daher haben Österreich und Deutschland beschlossen, ihre Kräfte zu bündeln und nicht nur auf europäischer, sondern auch auf bilateraler Ebene gemeinsam zu forschen, um die Sicherheit und die Verfügbarkeit von Straßen weiter zu erhöhen. Im Projekt KITT wird daran geforscht, Gefahrensituationen in Tunneln frühzeitig zu erkennen und in Echtzeit den Verkehrsfluss anzupassen. 

Projektumriss KITT (pdf-Datei)

   

KIWA: Künstliche Intelligenz für die Hochwasserwarnung

Unwetter auf der Straße mit den Autos

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Förderkennzeichen 13N15542 und 13N15543

Die Bewältigung von Sturzflutereignissen nach lokalem Starkregen stellt eine besondere Herausforderung für Einsatzkräfte dar. Vorhersagen von Niederschlagsmengen und Abflussverläufen sind kaum möglich. Im Rahmen des Vorhabens KIWA werden KI-basierte Werkzeuge zur Überflutungswarnung entwickelt und erprobt. Eine auf maschinellem Lernen beruhende Modellierung von Niederschlags-Abfluss-Prozessen im Gelände soll dabei eine schnelle Umrechnung meteorologischer Vorhersagen in zu erwartende Abflussmengen ermöglichen.

Projektumriss KIWA (pdf-Datei)

        

KIWaSuS: KI-basiertes Warnsystem für Starkregen und urbane Sturzfluten

Straßen Überflutung in der Stadt

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Förderkennzeichen 13N15556 bis 13N15560

Aufgrund des Klimawandels treten immer häufiger lokale Starkregenereignisse auf. Sie stellen ein erhebliches Sicherheitsrisiko für die betroffene Bevölkerung und eine Gefährdung für Infrastrukturen und Vermögenswerte dar. Sintflutartige Niederschläge lassen sich sowohl örtlich als auch zeitlich schwer prognostizieren. Insbesondere in städtischen Gebieten kommt es häufig zur Überlastung der Kanalnetze und zu schnellen Überflutungen. Ziel von KIWaSuS ist es, im Unwetterfall den ortsgenauen Vorhersagezeitraum lokaler Überflutungen auf bis zu zwei Stunden auszudehnen.

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KriminelleNetzwerke: Bekämpfung von Abrechnungsbetrug und Korruption im Gesundheitswesen

Doktor bei der Abschlussabrechnung

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Förderkennzeichen 13N15530 bis 13N15533

Die Gesundheitsbranche in Deutschland hat einen geschätzten Jahresumsatz von mehr als 350 Milliarden Euro. Das weckt kriminelle Begehrlichkeiten: Durch  Abrechnungsbetrug und Korruption im Gesundheitswesen wird das Sozialsystem jährlich schätzungsweise um 14 Milliarden Euro geschädigt. Es entsteht aber nicht nur finanzieller Schaden, denn durch Abrechnungsbetrug erhalten Patienten nicht die Leistungen, die sie eigentliche benötigen. Das Projekt KriminelleNetzwerke entwickelt ein IT-Werkzeug, mit dem die Ermittlungsarbeit der Polizei unterstützt wird.

Projektumriss KriminelleNetzwerke (pdf-Datei)

     

UAV-Rescue: UAV getragene Sensorik zur KI-basierten Unterstützung von Rettungsmissionen

Verschütteter Tunnel

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Förderkennzeichen 13N15549 bis 13N15553

Durch Ereignisse wie Gasexplosionen, Naturkatastrophen oder Terroranschläge können Gebäude sowie Tunnel erheblich beschädigt und Menschen verschüttet oder eingeschlossen werden. Im Projekt UAV-Rescue wird ein zumindest teilweise autonom einsetzbares unbemanntes (UAV) Erkundungssystem erforscht. Dieses soll in stark beschädigten Gebäuden oder Tunneln eingesetzt werden, um in Echtzeit unter Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) eine vollständige dreidimensionale Lagekarte des Gebäudeinneren zu erstellen und mögliche Lebenszeichen zu detektieren.

Projektumriss UAV-Rescue (pdf-Datei)