In Folge des Klimawandels kommt es besonders in den Sommermonaten zu Niederschlägen mit extremen Intensitäten, die innerhalb kürzester Zeit zu einer Überlastung der Kanalnetze und somit zu Überflutungen von Straßen, Unterführungen und Kellern führen. Eine räumlich und zeitlich präzise Prognose mit möglichst großer Vorwarnzeit scheitert jedoch bisher am Fehlen geeigneter Prognosemodelle und der zentralen, gemeinsamen Verfügbarkeit der prognoserelevanten Daten. Um diese Lücke zu schließen, wird im Rahmen des Forschungsprojekts KIWaSuS (KI-basiertes Warnsystem vor Starkregen und urbanen Sturzfluten) eine Datenplattform entwickelt, in der Daten aus diversen Quellen gespeichert, verarbeitet und bereitgestellt werden. Sie ermöglicht es, entwickelte KI-Modelle zur Prognose von Niederschlag und Überflutungen auf Live-Daten anzuwenden und die Ergebnisse in existierende Systeme des Krisenmanagements einzubinden, um einen nachhaltigen Beitrag zum Schutz der Bevölkerung zu leisten.