Mountain Planet: Berge und Skigebiete - Die KI erobert die Höhe
Künstliche Intelligenz hält Einzug in die Welt der Berginfrastruktur. Durch ihre zunehmende Verbreitung und Zugänglichkeit (für Kommunen, Anbieter, Fachleute, Bürger) hat die KI in den letzten Jahren Einzug in die Planung des alpinen Raums gehalten und wirkt auf mehreren wesentlichen Ebenen: Optimierung von Infrastrukturen und Verkehrsflüssen, Verbesserung der Sicherheit und Risikoprävention, Personalisierung des touristischen Erlebnisses, nachhaltige Ressourcennutzung und ökologischer Wandel sowie Gebietsmodellierung und -planung. KI kann eine intelligentere, nachhaltigere und widerstandsfähigere Vision der Bergentwicklung bieten, indem sie die Infrastrukturverwaltung, die Sicherheit, das Kundenerlebnis und die ökologische Transformation verbessert. Sie fördert zudem kooperative Planung und Innovation im Management alpiner Gebiete.
Vom 21. bis 23. April 2026 wird Mountain Planet in Grenoble alle globalen Akteure der Bergraumplanung und sanften Mobilität zu einem Event vereinen, das sich als Schaufenster für Innovationen und Projekte etabliert hat. Auf über 60.000 m² Ausstellungsfläche präsentieren Industrieunternehmen, Hersteller, Regionen und Betreiber die neuesten französischen und internationalen Vorzeigeprojekte – darunter auch neue KI-Anwendungen, die das touristische Erlebnis transformieren, den Betrieb der Skigebiete optimieren und die Berge noch vernetzter, nachhaltiger und zukunftsorientierter machen.
Pistenpräparierung und Schneemanagement
Es gibt bereits konkrete und einsatzbereite Beispiele für die Nutzung von KI zur Optimierung der Pistenpräparierung. Das bekannteste ist SNOWsat (von Kässbohrer, Hersteller der PistenBully-Pistenraupen), eingesetzt in vielen europäischen Skigebieten. Die Algorithmen leiten die Pistenraupen auf optimalen Routen, sparen Kraftstoff und erhalten die Schneequalität bestmöglich.
GPS-Sensoren in den Pistenraupen plus Schneehöhensensoren liefern Daten an eine Plattform, die in Echtzeit Schneehöhe, Geolokalisierung, Gelände-Neigung usw. analysiert. Die Algorithmen schlagen optimale Routen vor, um schwach eingeschneite Zonen nicht zu schädigen, unnötige Fahrten zu vermeiden (Kraftstoff- und CO₂-Einsparungen), eine gleichbleibende Präparierungsqualität sicherzustellen und damit Kunstschnee dort zu reduzieren, wo er nicht nötig ist.
In Frankreich, der Schweiz, Österreich und Deutschland nutzen viele Skigebiete dieses oder ähnliche Systeme (wie Skadii von Leitner).
In Nordamerika (Kanada/USA) kommen vergleichbare Lösungen zum Einsatz (SnowGroomer, TechnoAlpin).
Die gemessenen Vorteile: 15–20 % Kraftstoffeinsparung, bis zu 30 % weniger Kunstschnee in einigen Skigebieten, etwa 10 % weniger in Laax. Die Werte variieren je nach Lage, Höhenlage und Schneebedingungen.
TechnoAlpin entwickelte zudem ATASSpro, das präzise Wettervorhersagen nutzt, um die mögliche Schneeproduktion der nächsten 7 Tage zuverlässig zu prognostizieren.
Lawinenprognosen
KI analysiert Wetter-, Topografie- und historische Daten, um Lawinenrisiken präziser vorherzusagen als traditionelle Methoden. Sie kombiniert Schnee-, Wind-, Temperatur-, Feuchtigkeitsdaten, Geländedaten (Hangneigung, Höhe, Exposition), Satelliten- und Lidar-Bilder sowie historische Lawinendaten.
In der Schweiz hat das SLF im April 2024 KI-Modelle entwickelt, die das Lawinenrisiko für 3 Tage im Voraus zuverlässig prognostizieren. In den USA nutzt das Colorado Avalanche Information Center (CAIC) maschinelle Klassifikationsmodelle zur Zuordnung eines Gefahrenlevels (1–5) für bestimmte Regionen.
KI ermöglicht künftig präzisere und häufigere Lawinenbulletins – dank Automatisierung und schneller Datenverarbeitung. Aufgrund der Komplexität der Wetterphänomene und des Klimawandels kann sie die menschliche Expertise jedoch noch nicht ersetzen.
Such- und Rettungshilfe
KI wird zunehmend bei Such- und Rettungseinsätzen eingesetzt. Vorteile: große Gebietsabdeckung, rasche Erkennung unsichtbarer Opfer, geringeres Risiko für Einsatzkräfte sowie Echtzeitdaten für präzise Koordination.
In Europa nutzt das norwegische Unternehmen AvalanchePRO (ATLAS UAS) ein Drohnen-ARVA-System zur Lokalisierung von Verschütteten. Getestet von Norwegian People's Aid, deckt es große Gebiete sehr effizient ab.
In Kanada verwendet North Shore Rescue Drohnen mit Wärmebildkameras und KI zur Identifikation von Wärmequellen in unwegsamen Gebieten.
In Rumänien testet Vodafone das System SARUAV, das Drohnenbilder analysiert, menschliche Silhouetten erkennt und in Minuten Rettungskräfte informiert.
Von KI unterstützte Seilbahnsysteme
Das französische Unternehmen Bluecime verfügt über umfangreiche Erfahrung in KI- und Computer-Vision-Systemen für Sessellifte und Gondelbahnen. Das System SIVAO analysiert in Echtzeit Bilder, um Sicherheitsrisiken, Fehlbedienungen oder Überbelegungen zu erkennen und Warnungen auszulösen.
Neue Bluecime-Lösungen integrieren KI zur Analyse von Warteschlangen und bald auch zur Analyse von Personenströmen im Skigebiet. Alle Systeme werden in einer globalen Lösung namens SOFTEN gebündelt. Sie quantifiziert Skifahrerströme, modelliert Verkehrsflüsse und gibt Empfehlungen zur Anlagensteuerung, inklusive Liftgeschwindigkeiten, um bis zu 20 % Energie einzusparen.
Beispiel Frankreich: In den Sybelles sind fast alle Sessellifte in Saint-Sorlin und Le Corbier mit SIVAO ausgestattet; die Gondel Côte du Bois auf La Toussuire erhält KI-gestützte Kabinenbelegungserfassung.
Die Schweizer Firma Mantis Ropeway Technologies AG hat Mantis Autonomy entwickelt: ein System, das per Kamera und KI die Passagierabfahrt überwacht, wodurch die Ankunftsstation ohne permanenten Mitarbeiter betrieben werden kann (wo gesetzlich erlaubt). Nach 5 Jahren Entwicklung erhielten erste Anlagen 2023 die Betriebsgenehmigung; weitere wurden 2024/25 installiert. Das System erhielt 2025 den Schweizer Bergpreis.
Predictive Maintenance
KI verbessert auch die vorausschauende Wartung von Seilbahnen und zugehörigen Infrastrukturen. Doppelmayr hat AURO entwickelt, ein halbautomatisiertes System mit Kameras und Sensoren für temperatur- und vibrationsbasierte Überwachung, inklusive Predictive Maintenance.
FATZER und LETSCAN forschen an TRUscan.deep, einer KI-gestützten magnetinduktiven Seilprüfung für mikroskopische Schäden.
Leitner analysiert Sensor-Daten für frühzeitige Erkennung von Materialermüdung.
POMA integriert Sensorik und erweitertes Monitoring für bessere Anlagenverfügbarkeit und geringere Wartungskosten.
In Neuseeland nutzt NZSki fortschrittliche Überwachungstechnologien zur raschen Störungserkennung und Predictive Maintenance, was Energie- und Ressourceneinsatz reduziert.
KI in Engineering-Prozessen
Ab 2026 integriert der französische Konzern MND KI in seine technischen Entwicklungsprozesse (Seilbahnen, Beschneiung, Sicherheits- und Freizeittechnik). Algorithmen unterstützen Auslegung, Simulation, Predictive Maintenance und kontinuierliche Verbesserung – für schnellere, energiesparendere und zuverlässigere Systeme, besser angepasst an Standortbedingungen. Auch andere Hersteller werden folgen, um klimafreundlichere und leistungsfähigere Anlagen zu entwickeln.
Echtzeitüberwachung alpiner Hänge
KI-Systeme zur Überwachung alpiner Hänge nutzen hochauflösende Satellitenbilder, Kameras und Bodensensoren, um Mikrobewegungen, Gletscherspalten und neue Schuttkanäle frühzeitig zu erkennen – oft lange bevor sie sichtbar sind. Sie unterscheiden langsame Deformationen von schnellen Ereignissen wie Seracabbrüchen und passen Warnschwellen sowie Evakuierungsszenarien entsprechend an.
Solche Systeme werden bereits in der Schweiz, Norwegen und anderen Gebirgsregionen eingesetzt und verbessern die Risikoprävention erheblich. Forschungsprojekte (ETH Zürich, WSL) kombinieren seismische Sensoren mit KI zur frühzeitigen Erkennung von Murgängen und Schuttlawinen.
Biodiversitätsmonitoring: KI zum Schutz von Flora und Fauna
Ein möglicher Ansatz für Skigebiete ist DeepFaune, eine kostenlose französische Open-Science-Software zur Erfassung von Wildtierarten mittels Fotofallen. Die KI identifiziert automatisch Tierarten aus Bildern, die u.a. in den Alpen jährlich etwa 150.000 Fotos generieren.
DeepFaune nutzt modernste KI-Modelle, trainiert von Forscherteams der Universitäten Grenoble Alpes, Savoie Mont-Blanc, Lyon und Montpellier. Mehr als 60 Partner liefern Millionen annotierter Bilder für das Training.
Mit KI lassen sich zehntausende Bilder in Minuten auswerten, mit über 97 % Erkennungsgenauigkeit, was enorme Zeitersparnis bedeutet. Strategisch platzierte Fotofallen in einem Skigebiet können saisonale Inventare, Jahresvergleiche und Biodiversitätsindikatoren liefern.
Über Mountain Planet
Mountain Planet wurde 1974 in Grenoble gegründet und ist die weltweit führende Messe für alpine Infrastruktur und Bergindustrie. Sie findet im Eventpark ALPEXPO statt und bringt im Zwei-Jahres-Rhythmus das gesamte internationale Ökosystem der Bergwelt zusammen. Über 900 Aussteller und Marken aus mehr als 68 Ländern präsentieren Innovationen, Trends und Technologien für eine nachhaltige Entwicklung der Berge im Sommer wie im Winter.
Die nächste Ausgabe findet 21.–23. April 2026 in Grenoble-ALPEXPO statt.
Zurück