Tackla kraftiga regnoväder med AI

08 oktober 2025, 15:31

När kraftiga regnoväder slår till kan vägar rasa, infrastruktur skadas och samhällsviktiga funktioner hotas. Med hjälp av AI, data och smart teknik kan vi gå från att reparera skador i efterhand till att förutse riskerna och agera proaktivt. Det är avgörande eftersom vi kan räkna med fler extrema väderhändelser framöver, samtidigt som en växande underhållsskuld gör infrastrukturen mer sårbar.

Den första utmaningen är klimatanpassningen. Vår infrastruktur behöver rustas för att klara extrema väderhändelser som skyfall, översvämningar och stormar. Även under krissituationer måste vägar, vatten och elförsörjning fungera för att samhället ska hålla ihop.

Den andra utmaningen är underhållsskulden. Under lång tid har investeringarna i underhåll och förnyelse varit otillräckliga. Till exempel beräknar Svenskt Vatten att det investeras omkring 12 miljarder kronor för lite per år i VA-sektorn. Resultatet blir att anläggningar gradvis försämras i funktion, vilket gör dem mer sårbara när vädret slår hårt.

Även om dessa två utmaningar ofta behandlas som separata problem finns tydliga synergieffekter när de hanteras tillsammans. En av de mest kostnadseffektiva klimatanpassningsåtgärderna är att helt enkelt underhålla infrastrukturen så att den fungerar som den ska. Väl underhållen infrastruktur står emot kraftiga regn bättre än redan försvagade anläggningar, som trasiga vägtrummor eller orensade diken.

Prediktivt underhåll med AI

Inom ramen för satsningar som forskningsprogrammet Mistra InfraMaint, som leds av RISE, utvecklas AI-baserade lösningar för prediktivt underhåll. Programmet samlar forskare, kommuner, och företag i syfte att hitta långsiktigt hållbara lösningar för Sveriges infrastruktur. Här utvecklas metoder och strategier som både minskar underhållsskulden och stärker klimatanpassningen. RISE bidrar med forskning, testmiljöer och pilotprojekt som gör det möjligt att snabbt omsätta nya idéer i praktiken.

Genom att kombinera sensordata, väderprognoser, geodata och historiska underhållsdata byggs maskininlärningsmodeller som kan förutse risker innan de blir akuta. Resultatet blir digitala beslutsstöd som hjälper kommuner och väghållare att prioritera rätt åtgärder vid rätt tidpunkt. På så sätt kan resurser användas mer effektivt – samtidigt som samhällen blir robustare mot framtidens extrema väder.

Så används AI i praktiken

I projekt som drivs inom ramen för Mistra InfraMaint utvecklas avancerade metoder för tillståndsbedömning, prognoser och beslutsstöd — där AI och maskininlärning står i centrum. Några av de tekniska byggstenarna är:

Sensor- och IoT-dataintegration – mätningar av fukt, vattennivå, deformation och flöden som matas in i AI-modeller för att upptäcka mönster och anomalier.
Prediktiv analys och tillståndsbaserat underhåll – prognoser som förutser när och var insatser behövs, baserat på historiska data, tidigare haverier och realtidsdata.
Fler datakällor och multimodal indata – kombinationer av sensordata, geodata, satellitbilder, nederbördshistorik och hydrauliska modeller som ökar träffsäkerheten.
Färdplan för AI i VA-sektorn – ett initiativ för att brygga gapet mellan tillgänglig AI-teknik och faktisk användning i kommunal verksamhet, med fokus på datakvalitet, säkerhetsnivåer, algoritmval och systemintegration.

Genom att kombinera AI-teknik med proaktivt underhåll och gradvis klimatanpassning kan vi skapa en infrastruktur som minskar underhållsskulden, klarar extrema väderhändelser och är rustad för framtiden.