Die Abkürzung „KIWI“ steht für „Künstliche Intelligenz für die Kausalanalyse der Vitalität und Herleitung zukünftiger Anpassungsstrategien von Wirtschaftswäldern“. Das Projekt wird bis Ende 2027 von der Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe (FNR) gefördert, einem Projektträger des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL).
Die zukünftige Waldentwicklung hängt nicht nur von langfristigen Trends der Klimaentwicklung ab, sondern wird vor allem durch das gehäufte Auftreten von regionalen Extremwetterereignissen bestimmt. Expert*innen vom Fraunhofer IESE und dem Institut für Holzwissenschaften der Universität Hamburg entwickeln dazu
KI-Modelle, die mit regionalen Risikoprofilen kombiniert werden. So können Wahrscheinlichkeiten für klimabedingte Waldschäden besser eingeschätzt und konkrete Handlungsempfehlungen auf lokaler Ebene abgeleitet werden – etwa zur Auswahl geeigneter Baumarten oder zur Risikominimierung bei Trockenheit, Stürmen oder Schädlingsbefall.
Lösungsansatz: Zur holistischen Analyse komplexer Wirkzusammenhänge werden datengetriebene KI-Ansätze (Big-Data Analytics und Machine Learning) verwendet. Modelle und Daten mit unterschiedlichen räumlichen Auflösungen und thematischen Inhalten werden zusammengeführt und unter Anwendung regionalisierter Szenarien von aktuellen Klimamodellen, die auch Auftrittswahrscheinlichkeiten von Extremereignisse beinhalten, analysiert. Damit können zukünftige Vegetationspotenziale und Stressfaktoren identifiziert und durch die Integration regionaler Risikoprofile die lokale Risikobewertung und entsprechende Minderungsmaßnahmen für unterschiedliche Waldformationen verbessert werden.
Um die praktische Anwendbarkeit der im Projekt KIWI entwickelten Lösung für die Forstwirtschaft sicherzustellen, wurden bereits in einer frühen Projektphase relevante Stakeholder aktiv in die Konzeption eingebunden. Dazu zählt unter anderem die Forschungsanstalt für Waldökologie und Forstwirtschaft Rheinland-Pfalz, die mit ihrer Erfahrung und ihrem Fachwissen wichtige Impulse aus der forstlichen Praxis liefert.
Durch diese enge Zusammenarbeit wird gewährleistet, dass die KI-basierte Anwendung nicht nur wissenschaftlich fundiert, sondern auch auf die konkreten Bedürfnisse und Anforderungen der forstlichen Praxis abgestimmt ist – und somit einen echten Mehrwert bei der Anpassung der Wälder an den Klimawandel bietet.
Damit gestalten wir den Wald der Zukunft.