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Könnte künftig schneller am Einsatzort sein: die New Yorker Feuerwehr
Könnte künftig schneller am Einsatzort sein: die New Yorker Feuerwehr (Bild: Stan Honda/AFP/Getty Images)

Big Data: Der Algorithmus sagt, wo's brennt

Könnte künftig schneller am Einsatzort sein: die New Yorker Feuerwehr
Könnte künftig schneller am Einsatzort sein: die New Yorker Feuerwehr (Bild: Stan Honda/AFP/Getty Images)

Die New Yorker Feuerwehr will mit Big Data Brände bekämpfen. Eine Software sagt mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsmodellen die nächsten Brandherde vorher. Das stellt die Einsatzkräfte vor andere Herausforderungen.
Von Adrian Lobe

Algorithmen können heute sagen, welches Buch wir als Nächstes kaufen, wohin wir in den Urlaub fahren und wo sich ein Stau befindet. Die New Yorker Feuerwehr nutzt einen Algorithmus, mit dem die Wahrscheinlichkeit von Bränden vorhergesagt werden kann. Firecast heißt das System. Ein Algorithmus analysiert Daten von 17 verschiedenen Behörden, um mit Hilfe statistischer Wahrscheinlichkeiten für jedes Gebäude ein Feuerrisiko zu errechnen.

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Das Modell funktioniert ähnlich wie bei Predictive Policing, wo auf Grundlage bestimmter Einbruchsmuster eine Prognose für Einbruchsdelikte in eingrenzbaren Gebieten erstellt wird. Analog dazu leitet Firecast aus Zusammenhängen in der Vergangenheit eine Wahrscheinlichkeit für Brände in der Zukunft ab. Die Software fahndet nach Faktoren, die mit Feuer korrelieren - etwa Gebäude, die keine Sprinkleranlage oder früher schon einmal gebrannt haben. Der Algorithmus erstellt eine Prioritätenliste, auf der steht, wo es brennt.

Brände verhindern

Die New Yorker Feuerwehr ist für die Inspektion von 330.000 Gebäuden verantwortlich. Alle Gebäude einzeln zu inspizieren, ist ein Ding der Unmöglichkeit. Da liegt es nahe, die Risiken mit Big Data zu verringern. Als 2007 das Gebäude der Deutschen Bank in Flammen aufging, kamen bei dem Einsatz zwei Feuerwehrleute ums Leben. Später stellte sich heraus, dass das Gebäude monatelang nicht inspiziert worden war und Brandschutzauflagen nicht erfüllt wurden. Ein solches Desaster soll künftig vermieden werden.

Die berühmte Feuerwehr, die noch mit alten Seagraves durch Manhattan düst, setzt auf moderne Datenanalyse. Jede Nacht surren im Metrotech Center, wo das Fire Department seinen Hauptsitz hat, Datenrechner und ermitteln die Brandherde von morgen. 90 Minuten dauert die Berechnung, was verglichen mit anderen Prognosen etwa beim Wetter recht wenig ist. Die ersten Versionen waren etwas grobschlächtig. Mittlerweile gibt es Firecast 3.0, das nochmal feinjustiert wurde und die 49 Bataillonsdistrikte in New York separat analysiert.

Wie ein Glücksspiel mit bekannten Variablen

Der Mastermind hinter dieser Methode ist Michael Flowers. Flowers war Anwalt in Manhattan und arbeitete für das US-Verteidigungsministerium im Irak. 2009 wurde er vom damaligen New Yorker Bürgermeister Michael Bloomberg mit dem Aufbau eines Datenteams betraut. 2012 stieg er zum Chief Analytics Officer auf. Flowers, der inzwischen für die Analytics-Firma Enigma arbeitet, sagt Golem.de: "Ich denke nicht, dass man mit Firecast viel vorhersagt. Es ist vielmehr eine informierte Wette." Ein Glücksspiel mit mehreren bekannten Variablen.

"Wenn man zum Beispiel 200 Inspektoren für eine Million Gebäude hat, muss man logistisch planen, wo man sie hinschickt", erklärt Flowers. "Wenn man zufällig Gebäude zur Inspektion auswählt, ignoriert man die anderen Fakten, die indizieren, dass ein Haus 100 Jahre alt ist oder zahlreiche Beschwerden über unsichere Bedingungen eingingen."

Mehr Inspektionen, aber kaum weniger Brände 

eye home zur Startseite
alexgn 19. Jan 2016

Derzeit gibt es leider noch nicht viele Firmen weltweit, die Datenanalysen speziell im...

Pickass1988 18. Dez 2015

+1

Enter the Nexus 18. Dez 2015

Ist eigentlich die einzige gute Lösung. Ansonsten gingen noch Filterlisten in der...

Bouncy 17. Dez 2015

Du liest einen Satz, stellst ihn um, läßt das Relevante einfach weg, und kritisierst...

Cok3.Zer0 17. Dez 2015

Es ist immer eine Abwägungssache: Der Entwickler muss die einzelnen Aspekte gewichten...



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