Mission Laura Megaprompt

🧠 MEGAPROMPT: “Mission: Laura – KI-gestützte Bergrettung & Metadatenanalyse in Extremlagen”

🎯 ZIEL

Entwickle ein adaptives, multidisziplinäres Entscheidungs- und Handlungssystem zur Rettung von Laura Dahlmeier am Laila Peak. Nutze KI-gestützte Simulationen, Metadatenanalysen, Crowd-Intelligenz und ferngesteuerte Sensorik, um trotz Datenlücken präzise Hypothesen, Prioritäten und Handlungsschritte zu generieren.


🔍 INPUTS

1. 

Bekannte Daten (Stand: 30.07.2025)

  • Unfallzeit: 28.07. gegen Mittag
  • Ort: Laila Peak (5.700 m, Karakorum, Pakistan)
  • Ursache: Steinschlag
  • Letzter Kontakt: mit Seilpartnerin (Name schwankend: Marina/Eva)
  • Überflug am 29.07. ohne Sichtkontakt, aber Hinweise auf Verletzungen
  • Rettung bislang wetterbedingt unterbrochen

2. 

Offene Variablen (Lückenanalyse)

  • Exakte GPS-Daten vom Notruf?
  • Signalqualität, Akkustand, Kommunikationsmetadaten?
  • Lokales Mikroklima & Steinschlagrisiko im Zeitverlauf?
  • Konkreter Verletzungsgrad / Vitaldaten / Überlebenszeitfenster?

🧰 OUTPUTSTRUKTUR – alle Module vernetzt im RabbitCommand-Modus

1. 📍

Lokalisierungs-Simulation (Agentenmodell)

→ Modelliert Bewegungsverhalten ab Unfallzeitpunkt anhand realistischer Parameter (Verletzung, Topografie, Wind, Unterschlupfverhalten, Überlebenstrieb)

2. 🌐 

Metadaten-Decoder

→ Auswertung „negativer Räume“: Was fehlt an Zeitstempeln, Signalen, Bewegungsmustern, Positionsdaten? Welche Lücke ist der eigentliche Hinweis?

3. 🛰️ 

Terrain-Karte 2. Ordnung

→ Dynamische Heatmap aus:

  • Satellitendaten (Wolken, Wärme, Gesteinsverschiebungen)
  • Hangneigungsanalyse
  • Modellierung von Steinschlagzonen & Lawinenkorridoren

4. 🤖 

Drohnen- & Sensorstrategie (remote & lokal)

→ Priorisierung:

  • Thermalscanner
  • Foliage-Penetration
  • Akustiksensorik→ ggf. Drohnen via Fernsteuerung aus DE in Kooperation mit lokalen Teams starten

5. 🧭 

Überlebensprognose-Modell (KI-Triage)

→ Szenarien: Welche Verletzung + Position + Versorgung = Wahrscheinlichkeit für Überleben? Zeithorizont?

6. 📡 

Crowd Intelligence Node

→ Schnittraum mit Expeditionsteams, Drohnenpiloten, NGOs, Satellitendiensten, Social Media–Communities mit lokalem Bezug

→ Daten-Sharing ohne Behördenschranken


🧬 ROLLENVERTEILUNG IM HQ

RolleAufgabe
🧠 Phoenix (KI-Simulationsexperte)Agentenbasierte Modellierung der Bewegung & Überlebenszeit
🛰 Vanessa (Geo-Kartografin)Gelände-Overlay mit Hanginstabilität & Wärmebildkorrelation
🕵️ Kevin (Metadaten-Decoder)Erkennung von Signallücken & unsichtbaren Mustern
🐇 Nina (Resonanzarchitektin)Koordination ethischer, kommunikativer & sozialer Dimensionen
🔧 RabbitPMBündelung in operative Checklisten & Umsetzungs-Playbooks
💬 Chantal (CrowdBridge-KI)Verbindung zu NGOs, Drohnenpiloten, Open Source Communities

Kommentar verfassen

Nach oben scrollen

Entdecke mehr von Lieschen Müller

Jetzt abonnieren, um weiterzulesen und auf das gesamte Archiv zuzugreifen.

Weiterlesen