Vorher wissen, wann eine Katastrophe einsetzt, das kann Menschenleben retten und auch Geld sparen. Daher hat Prewave eine Künstliche Intelligenz darauf trainiert, öffentlich zugängliche Daten aus Twitter, Facebook, YouTube, Weibo und anderen lokalen Social Networks zu gliedern und zu interpretieren. Häufen sich Tweets und Einträge über überflutete Straßen, Stromausfälle oder Unfälle in Fabriken, dann soll das System der Wiener beurteilen können, ob es sich um Einzelfälle handelt oder die Zeichen auf Sturm stehen.
Das System kann dabei Informationen in unterschiedlichsten Sprachen aufnehmen und lernt dauerhaft dazu. Was dabei herauskommt, schreibt Futurezone in einem Firmenportrait, sind Einschätzungen über Umwelt- und Sozialrisiken. Das Start-up, das aus einem Projekt der TU Wien hervorging, hat bereits Automobilhersteller, Logistikkonzerne, Banken und Reedereien als Kunden.
Wenn Überschwemmungen drohen oder Proteste gegen lokale Bauprojekte oder die Regierung zu befürchten sind, können Lieferungen umgeleitet werden. Droht ein beauftragter Betrieb auszufallen, könnte sich ein Einkäufer bereits eine Alternative suchen. Ebenso sollen die Prognosen bei Versicherungen helfen. Lässt sich nachweisen, dass das Risiko eines Unternehmens gering ist, von einem Shitstorm überzogen zu werden, könnten Prämien durchaus günstiger werden. Langfristig soll das auch gesellschaftliche Positiv-Effekte haben: Denn Betriebe, die stetig an der Schwelle stehen, bestreikt oder boykottiert zu werden, müssen aktiv werden.
Aber Prewave ist nicht alleine in diesem Feld. Das Potsdammer Start-up Synfioo sammelt aus unterschiedlichsten Quellen Nachrichten und Meldungen und warnt vor allem Transportunternehmen vor Gefahren, schlägt Umwege und Routenänderungen vor. Climacell aus Boston hingegen verspricht Katastrophenvermeidung mittels hyper-genauer Wettervorhersagen. Ihre Daten und Systeme sollen Überschwemmungen einzelner Straßen, Windströmungen in Stadtteilen und unruhiges Wasser in engen Küstenabschnitten vorhersagen können.
