KI-gestützte, bedarfsorientierte Regionalisierung für Katastrophenplanung

Traditionelle Planungseinheiten wie Zensuskreise oder Nachbarschaften erfassen oft nicht die konkreten Bedürfnisse lokaler Gemeinschaften und bieten wenig Flexibilität für wirksame Gefahrenprävention und -reaktion. Um dynamische, bedarfsorientierte Regionen zu schaffen, wurde ein neues Planungssystem mit agentischer KI vorgestellt. Das Tool nutzt ein repräsentativ initialisiertes, räumlich begrenztes selbstorganisiertes Netzwerk (RepSC‑SOM) und erweitert es um adaptive geografische Filterung sowie regionale Verfeinerung. KI‑Agenten unterstützen den Prozess, indem sie geeignete Eingangsmerkmale vorschlagen, räumliche Einschränkungen festlegen und die interaktive Erkundung begleiten.

Durch die Kombination von rechnerischer Präzision und nutzerzentrierter Entscheidungsfindung ermöglicht die Plattform Anwendern, regionale Strukturen für die Katastrophenplanung zu generieren, zu testen und anzupassen. In einer Fallstudie zum Hochwasser‑Risiko in Jacksonville, Florida, zeigte sich, dass die KI‑unterstützte Regionalisierung es ermöglicht, Gefahrenzonen interaktiv zu erkunden und maßgeschneiderte Schutzmaßnahmen zu entwickeln.