Künstliche Intelligenz erkennt Wasserschäden

Entwickelt hat die Lösung das Kölner Start-Up Lisios. “WasserAlarm” misst den Wasserverbrauch und erkennt Wasserschäden in Leitungssystemen von Gebäuden. Die Warnung kommt sofort per App auf das Handy. In Deutschland entstehen Wasserschäden alle 30 Sekunden.

Detektor an Hauptwasserleitung erfasst Daten

“WasserAlarm” besteht aus einem Schadensdetektor, einer neuartigen KI-Software und einer App für das Handy. Der Detektor wird im Keller von außen an die Hauptwasserleitung angebracht. Jeder Laie kann das selbst ohne Werkzeug und ohne Klempner tun. Der Detektor wird dann mit dem heimischen WLAN-Netzwerks verbunden und überträgt die Daten an die Lisios-Plattform, wo sie mittels Künstlicher Intelligenz ausgewertet werden. Die Übertragung erfolgt sicher und verschlüsselt. Da der WasserAlarm den gesamten Wasserverbrauch misst und anzeigt, hilft die Lösung darüber hinaus mit Tipps aktiv fürs Wassersparen.

Lisios-Gründer Patrick Franken: “Auf die Idee kam ich in meiner eigenen Wohnung, die in einem Mehrfamilienhaus liegt, in dem es in wenigen Jahren mehrere Wasserschäden gab. Die Ursache dafür waren minderwertige Rohre, die Anfang der 80er Jahre beim Bau des Gebäudes verwendet wurden. Die Lösung war, dem alten ‘dummen’ Wasserzähler durch ein System aus natürlicher und KI auf die Sprünge zu helfen: So sagt mir mein Handy sofort, ob ich in meinen Wasserleitungen etwa ein Mikro-Leck habe. Ich kann eingreifen, bevor der Schaden groß und teuer wird.”

Leckage-Alarm durch Predictive Analytics

Mitgründer Niklas Voigt: “Teil des Systems ist die Lisios Cloud, eine von uns entwickelte Plattform zur Datenauswertung, die auf künstliche Intelligenz und Machine Learning setzt. Die Plattform erlaubt die Anbindung einfach anzubringender Sensorgeräte, deren Daten zusammengefasst und analysiert werden. Mittels selbstlernender Algorithmen können so, in unterschiedlichen Kontexten Anomalien beim Verbrauch erkannt werden. Der WasserAlarm schlägt dadurch bei Leckagen Alarm. Auf der Basis von Predictive Analytics kann er künftig die Wahrscheinlichkeit für eine Leckage sogar im Voraus prognostizieren.”