Simulation von Luftaufnahmen für die Erhebung des Verhaltens von Einsatzkräften in Notfallsituationen bei Nutzung von KI-Unterstützung

Eine der Aufgaben der Seenotrettung mit Helikopterunterstützung besteht darin,
Personen im Wasser ausfindig zu machen. Um diese Aufgabe durch KI-gestützte Klassifikationssysteme
zu erleichtern, ist es relevant, herauszufinden, wie Rettungskräfte in
der Zusammenarbeit mit solchen Systemen reagieren. Zudem werden Trainingsdaten
für die KI-Systeme benötigt. Zu diesem Zweck soll ein Simulationssystem entwickelt
werden, das für Forschungszwecke und zur Generierung der Trainingsdaten verwendet
werden kann. Ziel dieser Arbeit ist es, herauszufinden, wie man realistische Szenarien
planen und in einem Simulationssystem umsetzen kann. Dafür wird vorgestellt, wie
Search and Rescue (SAR)-Einsätze in der internationalen Seenotrettung und bei der
Deutschen Gesellschaft zur Rettung Schiffbrüchiger (DGzRS) ablaufen und welche
Faktoren die Szenarien in der Seenotrettung ausmachen. Darüber hinaus wurde der
Einsatz bestehender KI-Systeme analysiert und verschiedene Visualisierungsformen für
Objekterkennung untersucht. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurden die gefundenen
Faktoren zur Entwicklung von zehn Simulationsszenarien verwendet. Außerdem
wurde ein existierendes Simulationssystem so erweitert, dass die Faktoren in der Simulation
berücksichtigt und für Forschende nutzbar gemacht wurden. Um dies zu
testen, wurde eine Pilotstudie durchgeführt. Diese untersuchte Effekte zwischen zwei
Gruppen. Eine Gruppe wurde von KI unterstützt. Die andere diente als Kontrollgruppe.
Für die Auswertung wurde die Signal Detection Theory (SDT) verwendet. Es wurden
außerdem die Meinungen von Personen mit Expertise bezüglich der erstellten Szenarien
erhoben. Durch die Pilotstudie konnte die technische Funktionalität bestätigt und erste
Effekte gemessen werden. Außerdem konnten viele Erkenntnisse für zukünftige Studien
gewonnen werden.