Nach Naturkatastrophen bleiben den Menschen in Entwicklungsländern oft nur wenige Habseligkeiten. NGOs, Stiftungen und andere Organisationen können vor Ort nur helfen, weil sie wissen, wie viele Bewohner es in der jeweiligen Region überhaupt gibt. Dieses Wissen, die genauesten Karten der Welt, hat ein Facebook-Team erarbeitet und stellt es online kostenlos zur Verfügung. © Getty Images

Wie viele Kinder unter fünf Jahren, die dringend geimpft werden müssen, gibt es überhaupt in Mosambik? Und wo genau? Die Bill & Melinda Gates Foundation kann nur mit zuverlässigen Zahlen einen ausreichenden Vorrat an lebenswichtigem Impfstoff am richtigen Orten anlegen. 

Der Ompong-Taifun forderte 2018 auf den Philippinen Hunderte Todesopfer und zerstörte Tausende Gebäude und Stromleitungen. Welche Teile des Landes waren vollends von der Außenwelt abgeschnitten und benötigten dringend Hilfe? Das Philippinische Rote Kreuz brauchte Informationen darüber, wo zuerst geholfen werden musste.

Um den Ebola-Ausbruch in der Demokratischen Republik Kongo zu erfassen, erarbeitete die Ohio State University eine Online-Sammelstelle für öffentlich zugängliche Daten, registrierte neue Fälle und informierte die Bevölkerung.

Was diese unterschiedlichen Projekte weltweit vereint? Die NGOs, Stiftungen und andere Organisationen können den Menschen vor Ort nur helfen, weil sie wissen, wie viele Bewohner es in der jeweiligen Region überhaupt gibt. Dieses Wissen, die genauesten Karten der Welt, hat ein Facebook-Team erarbeitet und stellt es online kostenlos zur Verfügung.

Daten können dazu beitragen, die Welt zu verbessern, und genau das tut der Deutsche Andi Gros als Data Scientist in der Facebook-Zentrale im Silicon Valley. Seit Jahren wertet er riesige Mengen an Satellitenbildern und Zensus-Material so aus, dass daraus Rückschlüsse auf Bevölkerungszahlen in unerschlossenen Gebieten gezogen werden können.

In Zusammenarbeit mit dem Center for International Earth Science Information Network (CIESIN) der Columbia University verwenden Gros und sein Team modernste Künstliche Intelligenz-Techniken, um Gebäude aus öffentlich zugänglichen Kartierungsdiensten zu identifizieren und die genauesten Bevölkerungsdatensätze der Welt zu erstellen. Seine Karten sind mit einer Auflösung von 30 Metern erhältlich – viel genauer als vorhandene Karten. Gros: "Der Prozess ist so: Wir kriegen hochauflösende Satellitendaten, die sind ungefähr 50 mal 50 Zentimeter pro Pixel, jeder Punkt auf der Karte repräsentiert also einen viertel Quadratmeter Erdoberfläche, und darauf sind Häuser schon relativ gut zu erkennen. Und dann haben wir einen Algorithmus trainiert, der diese Häuser für uns erkennen kann." 

Gros programmiert Algorithmen mit Helfer-DNA

Dr. Gros programmiert Algorithmen so, dass diese mittels Daten Gutes tun. Daten mit Helfer-DNA. Seinen Job könnte man am ehesten als übergeordnete Entwicklungshilfe bezeichnen. Denn NGOs, die vor Ort Hilfe leisten, wissen anhand seines Projekts etwa, wie viel Impfmittel sie einplanen müssen, um Menschen zu schützen. Mehr und mehr soll sein Projekt Data for Good nun auch auf Afrika ausgeweitet werden – den Kontinent, den er Heimat nennt.

Seine Eltern lernten sich als Entwicklungshelfer in Äthiopien kennen. Das war in den 1970er-Jahren. Mit fünf Jahren zieht Andi aus seinem Geburtsland Äthiopien in das Heimatland seiner Eltern. Der Ogadenkrieg zwischen Äthiopien und Somalia zwingt die Familie zum Neustart in Mömbris bei Aschaffenburg in Deutschland. "Das war ein Schock. Die Menschen in Afrika waren so viel zufriedener, obwohl sie viel weniger hatten als die Deutschen." Noch heute tut sich der gelernte Industriekaufmann, der nach der Ausbildung noch Angewandte Systemwissenschaften in Osnabrück mit Schwerpunkt Biologie studiert hat und nun schon seit sechs Jahren für Facebook in den USA arbeitet, schwer mit der German Angst vor dem Missbrauch von Daten. "Nur wenn ich in Deutschland auf Heimatbesuch bin, muss ich die Frage beantworten, wie ich bloß für Facebook arbeiten kann", erzählt Gros. "Meistens hat sich das Misstrauen aber erledigt, sobald ich erzähle, woran ich arbeite." Da gebe es nicht so viele Unternehmen, die einem diesen Job ermöglichen. "Tausende Maschinen arbeiten daran, dass unsere Satellitendaten ausgewertet werden, und Facebook hat schon mehrere Millionen Dollar investiert, um die Satellitenbilder, die wir auswerten, überhaupt erst einzukaufen", rechnet er vor. Facebook kauft diese bei der Firma Maxar ein. Maxar ist eine der wenigen Firmen, die Satelliten-Aufnahmen in dieser Auflösung anbieten. "Als in Nepal das letzte große Erbeben war, hat diese Firma ihre Satelliten umgelenkt, um solche Katastrophengebiete verstärkt abzudecken, und stellt die Daten den Mapping-for-Good-Ehrenamtlichen von der Humanitarian OpenStreetMap zur Verfügung, damit die den NGOs Informationen liefern können, die im Bereich Krisen-Bewältigung arbeiten."

Mit Data for Good kann Gros dafür sorgen, dass NGOs auf kostenlose Daten zurückgreifen können. Er kann damit Millionen von Menschen helfen. Daten zu 190 Ländern hat Gros mit seinem Team schon veröffentlicht. Neue Karten soll es bald auch für Afrika geben. Die Welt erschließen, das klang für Gros selbst zunächst wie ein größenwahnsinniges Projekt, doch aus einer Vision ist Wirklichkeit geworden.

Wenn eine Vision Arbeitsalltag wird

Und diese Vision klingt im Alltag ziemlich banal: "Ein Team in Indien verifiziert anhand von vergleichsweise kleinen Stichproben unserer Klassifizierungsergebnisse, ob das von unserem Algorithmus als Haus oder als kein Haus erkannte Objekt auf den Satellitenkarten wirklich eines/keines ist, und das machen die für Hunderttausende Bilder, weil unsere Erde einfach super groß ist. Als Erstes gucke ich mir morgens deren Ergebnisse an. Pro Tag schaffen die etwa 20.000 Stichproben unserer Klassifizierung als Haus/kein Haus zu überprüfen. Dann muss ich denen neue Bilder schicken – und so geht es immer weiter. Auf diese Weise können wir die Genauigkeit unserer Daten überprüfen. Und dann geht es an die Weiterentwicklung der neuen Version. Der neue Algorithmus soll große und kleine Häuser unterscheiden können. Das soll 2020 kommen. Der andere Teil meiner Arbeit ist es, am Disaster-Mapping mitzuarbeiten. Ich kartografiere, von wo aus Mobilfunkverbindungen möglich sind. Es ist enorm wichtig zu wissen, welche Verbindungsmöglichkeiten von wo aus bestehen, um den Einsatzkräften die Arbeit beim Bewältigen von Naturkatastrophen zu erleichtern und ihnen beim Wiederaufbau zu helfen."

Facebook erwirbt also Satelliten-Daten, wertet diese mithilfe von Computer-Vision-Algorithmen aus und stellt das Wissen über Bevölkerungsdichte an den Enden der Welt kostenlos ins Netz. Facebook verfolgte nicht den Zweck, mit diesem besonderen Projekt Image-Werbung zu machen. Vor sechs Jahren nahm Gros den Job im Silicon Valley an. "Angefangen habe ich im Core-Data-Science-Team von Facebook, das ist so etwas wie eine zentrale Consulting-Gruppe, zu der andere Teams kommen, wenn sie Rat etwa zu einem statistischen Problem brauchen oder neue Werkzeuge benötigen, um eine neue Fragestellung bearbeiten zu können. Inzwischen arbeite ich im Infrastructure-Data-Science Team. Wir hatten damals den Auftrag bekommen, daran zu arbeiten, Menschen einen Internet-Zugang zu ermöglichen, die noch offline waren. Und wir haben herausgefunden: Eine große Hürde ist, dass es sich für Internetanbieter nicht rechnet, ganz abgelegene Regionen ans Internet anzuschließen. Unser Ziel war also, zu ermöglichen, diese Leute zu erreichen."