„Verzeihen“ und „ruckeln“ müssen nicht sein

Im vorigen Jahr sprach Jens Spahn von der Wahrscheinlichkeit, nach der Pandemie um vieles um Verzeihung bitten zu müssen. Kurz darauf bezeichnete er den Start der Impfkampagne im letzten Dezember als ruckelnd. Zwei Äußerungen, die das Dilemma von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft, in Krisensituationen schnelle Entscheidungen treffen zu müssen, exakt auf den Punkt brachten. Es fehlen zuverlässige Handlungsempfehlungen für bestimmte Szenarien, um Krisenprozesse sicher steuern zu können. Unter der Konsortialführung der Düsseldorfer Advaneo GmbH startet jetzt ein Forschungsprojekt, das die Auswirkungen von Krisensituationen zu prognostizieren ermöglicht.

Die Lösung: Datengetriebenes Krisenmanagement

Im Projekt PAIRS (Privacy-Aware, intelligent and Resilient Crisis Management) wird eine offene Datenstruktur entwickelt, um mit Hilfe von KI-Hybrid-Technologie in einem domänenübergreifenden Datenraum sowohl das initiale Krisenereignis als auch die Reaktionen verschiedener Akteure zu antizipieren. Um Krisenmanagement effektiv mit künstlicher Intelligenz (KI) zu unterstützen, müssen die zu entwickelnden Anwendungen die Evolution von Krisensituationen richtig erfassen. Dabei gilt es, den häufig vorkommenden Datenmangel zu überwinden und die bestehenden Daten ständig auf neuestem Stand zu halten, und zwar unter Wahrung von Datenschutz und ‑souveränität. PAIRS löst diese Herausforderungen mit einer dezentralisierten Plattformarchitektur, die den Zugriff auf eine Fülle relevanter Daten zulässt und gleichzeitig Datenprivatheit garantiert. Zunächst werden Datenquellen aus Ökosystemen wie der europäischen Cloudinfrastruktur GAIA‑X und weiteren domänenrelevanten Dateninfrastrukturen aufgebaut und über offene Schnittstellen integriert. Ein sicherer Datenaustausch wird durch die Nutzung der Standards der International Data Spaces (IDS) sichergestellt. In einem weiteren Schritt werden die Nutzer bei der Auswahl einer bestmöglichen Reaktionsstrategie unterstützt. Die ausgewählten Reaktionsmaßnahmen der einzelnen Akteure werden der PAIRS-Plattform anonymisiert zugespielt.