27 June 2026, 14:20

NRW investiert 2,8 Millionen in KI-gestütztes Hochwasserfrühwarnsystem fürs Bergische Land

Nordrhein-Westfalen unterstützt modernes Hochwasservorwarnsystem im Bergischen mit 2,8 Millionen Euro

NRW investiert 2,8 Millionen in KI-gestütztes Hochwasserfrühwarnsystem fürs Bergische Land

Nordrhein-Westfalen stellt 2,8 Millionen Euro für neues Hochwasservorhersagesystem im Bergischen Land bereit

Das Land Nordrhein-Westfalen hat 2,8 Millionen Euro für die Entwicklung eines innovativen Hochwasserfrühwarnsystems im Bergischen Land bereitgestellt. Die Fördermittel wurden am 30. Mai 2023 offiziell an das Projektkonsortium übergeben. Ziel der Initiative ist ein präziseres, KI-gestütztes System zur Vorhersage von Wasserständen und Hochwasserrisiken.

An dem Vorhaben beteiligen sich sechs Partner: die Heinz Berger Maschinenfabrik, der Wupperverband, die Bergische Universität Wuppertal, die Bergische Entwicklungsagentur, die Wuppertaler Stadtwerke sowie die Industrie- und Handelskammer Bergisches Land. Größter Empfänger der Mittel ist der Wupperverband, der 1,58 Millionen Euro für Forschungspersonal und Infrastruktur wie Sensoren erhält.

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Das System erfasst Echtzeitdaten zu zahlreichen Faktoren, darunter Flusspegel, Rückhaltebecken, Kanäle, Niederschläge, Unterwasser-Druck, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, Temperatur, Windrichtung und -geschwindigkeit. Mithilfe datenbasierter Prognosen sollen die Hochwasservorhersagen für die Region deutlich verbessert werden.

Eine spezielle Hochwasserschutz-App wird gefährdeten Unternehmen Live-Updates liefern. Das Projekt ist Teil der Initiative „Flagships powered by KI.NRW“, die von der landeseigenen KI-Kompetenzplattform koordiniert wird. Bei Erfolg soll die Technologie auf weitere Gebiete in Nordrhein-Westfalen ausgeweitet werden.

Das neue System verspricht genauere Hochwasserwarnungen für das Bergische Land. Betroffene Unternehmen in Risikogebieten erhalten über die App Echtzeit-Warnmeldungen. Das Vorhaben markiert einen wichtigen Schritt, um mithilfe von KI die Hochwasservorhersage in der gesamten Region zu optimieren.

Quelle