Von DC Mitglied Dr. Daniel Trauth*

Nach Schätzungen der Vereinten Nationen werden 2030 über 60 Prozent der Welt­bevölkerung in Städten leben, bis 2050 sollen es etwa zwei Drittel werden. Die mit dieser Konzentration verbundenen Herausforderungen sind gewaltig und werden nur durch Smart Cities zu bewältigen sein. Es geht darum, Kommunen mit smarten Systemen zu versorgen, die den Bürgerservice verbessern und gleichzeitig Kosten sparen.

VORTRAG VON DR. DANIEL TRAUTH AM 25. MÄRZ IN FRANKFURT

Verbindung von KI mit der realen Welt

Im Mittelpunkt steht dabei die Verbindung von Künstlicher Intelligenz (KI) mit der realen Welt, vom Verkehrsmanagement über die Parkraumüberwachung und intelligente Energienetze bis hin zum Abfallmanagement. Viele Kommunen fokussieren sich zu stark auf Verbesserungen bei der Computervernetzung in der Öffentlichen Verwaltung und vernachlässigen die reale Welt.

Es gibt Schätzungen, wonach der Durchschnittsbürger in Deutschland drei- bis zehnmal im Jahr in Kontakt mit einem Amt kommt. Aber auf der Straße ist er täglich unterwegs, die Müllabfuhr kommt mehrmals pro Woche, die Energieversorgung läuft hoffentlich unterbrechungsfrei. Daher muss  die „Smartisierung“ der Kommunen weit über die Öffentliche Verwaltung hinausreichen.

Bei Smart Cities muss es sich keineswegs nur um Großstädte handeln. Oftmals sind Mittel- und Kleinstädte den Metropolen voraus, weil die Entscheidungswege kürzer sind und ein Top-down-Ansatz besser funktioniert.

Die Dringlichkeit, unsere Städte „smarter“ zu machen, verdeutlich sich anhand von Zahlen. Schon heute findet etwa 70 Prozent des weltweiten Energieverbrauchs in Städten statt, obgleich diese nur fünf Prozent der Land­masse der Erde belegen. Damit verbunden ist eine stetig steigende urbane Nachfrage nach Wasser, Land, Baumaterial, Nah­rungsmitteln, Maßnahmen zur Eindämmung der Luftverschmutzung und Abfallmanagement. Die Städte stehen unter dem ständigen Druck, bessere Services anzubieten, die Effizienz zu erhöhen, die Kosten zu senken, die Effektivität und Produktivität zu steigern sowie Überlastungen der Infrastrukturen und der Umweltbelastung entgegenzuwirken. Diesen Herausforderungen wird nur mit Smart-City-Konzepten zu begegnen sein.

Trend zu Ballungsräumen

Seit 2008 leben erstmals in der Geschichte der Menschheit mehr Menschen in Ballungsräumen als auf dem Land. So verzeichnet Deutschland eine Abwanderung insbesondere junger Menschen aus ländlichen Räumen in etwa der Hälfte aller 402 Landkreise und kreisfreien Städte. Die Jungen zählen in länd­lichen Regionen inzwischen zur Minderheit. Die Abwanderung wird weniger von Arbeitslosigkeit oder Jobmangel getrieben als vielmehr von der Erfahrung, dass dort Kneipen und Kinos dicht machen und immer mehr Freunde fortgehen. Vermutlich wird das Wachstum in Ballungszentren in den er­sten drei Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts die kumulative, urbane Expansion in der Menschheitsgeschichte übertreffen.

Intelligente Infrastrukturen als Basis

Die zu den Vereinten Nationen gehörende International Telecommunication Union (ITU) hat aus über 100 verschiedenen Definitionen zu Smart City die folgende Festlegung getroffen: „Eine smarte nachhaltige Stadt ist innovativ und nutzt Informations- und Telekommunikations­technologien und Weiteres, um die Lebensqualität, Effizienz der städtischen Betriebe und Services sowie die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, und dadurch die Anforderungen der heutigen und künftiger Generationen in Bezug auf Wirtschaft, Soziales und Umweltbelastung zu erfüllen.“

„Der Begriff Smart City beschreibt also ein umfassendes Konzept für eine Stadt, in der Daten eine Schlüsselrolle spielen in Form von smarten – ‚intelligenten‘ – Infrastrukturen. Dazu zähl­en folgende Bereiche: Gebäude, Mobilität, Energie, Wasser, Entsorgung, Gesundheitswesen und digitale Infrastrukturen“.

Fünf digitale Ebenen

Dabei ist von fünf ineinandergreifenden digitalen Ebenen auszugehen: Einem weit verteilten Netz aus Sensoren, einer Konnektivität für das „Einsammeln“ der Daten, einer Datenanalyse mit Vorher­sage­funktionalität, einer Automatisierungsschicht und einem Stadtnetzwerk, das die physikalischen und die digitalen Infrastrukturen verbindet. Die erfolgreiche Implementierung benötigt auf jeden Fall ein ausfall­sicheres Breitbandnetzwerk, ein effizientes Ökosystem für das Internet of Things (IoT) und die Echtzeitanalyse der erfassten Datenmengen im Sinne von Big Data und KI. Schon heute besteht eine Stadt aus unterschiedlichen vertikalen Infrastrukturen, die bislang allerdings mehr oder minder getrennt voneinander funktionieren. Die Herausforderung besteht darin, die immensen Datenvolumina aus den völlig unterschiedlichen Bereichen zu erfassen, zusammenzuführen und mittels KI auszuwerten.

Städtischer Datenbus für ein digitales Ökosystem

Ein elektronischer städtischer Datenbus als Grund­lage für ein digitales Ökosystem ist ein wegweisender erster Schritt zur Smart City. In einem solchen digitalen Ökosystem könnten öffentliche Hand und Privatwirtschaft nach festgelegten Regeln zusammenwirken, um die verschiedenen Services aufeinander abgestimmt der Bevölkerung bereitzustellen. In der Praxis geht es zumeist gar nicht um alles umfassende Konzepte, sondern darum, bestimmte Problembereiche mit Sensorik und KI zu adressieren, beispielsweise das innerstädtische Parkraummanagement.

Der globale Smart-Cities-Markt wird auf derzeit über 700 Milliarden Dollar geschätzt und soll Prognosen zufolge bis 2030 auf eine Größenordnung von 4 Billionen Dollar anwachsen. Der deutsche Markt für Smart Cities wird auf momentan rund 8 Milliarden Euro beziffert; bis 2030 wird eine Ausweitung auf bis zu 47 Milliarden Euro erwartet. Das Potenzial für Smart Cities ist riesig.

* Dr. Daniel Trauth ist Geschäftsführer der dataMatters GmbH (www.datamatters.io), die auf die Nutzung Künstlicher Intelligenz in der Realwirtschaft spezialisiert ist. Ein­satzgebiete: Smart City, Smart Factory, Industrie 4.0, Smart Buildung, IoT, Maschinen- und Anlagenbau, Gesundheits­wesen, Agrarwirtschaft u.v.a.m. Dabei werden über Sensoren Daten aus dem realen Betrieb erfasst, in Daten­räumen gesammelt und dort mittels KI-Software analysiert bzw. an KI-Systeme der Firmenkunden zur Weiter­verarbeitung über­geben. Anhand der Ergebnisse lässt sich der Betrieb effizienter, nachhaltiger und wirtschaftlicher führen. Anwendungs­­beispiele: Park­raum­bewirt­schaftung, Frühwarnsysteme für Anomalien wie beispielsweise Extrem­wetter, Maschinen­verschleiß oder Rohrbruch, Heizungs-/Beleuchtungs­automatisierung in Gebäuden, CO2-Footprint-Erfassung anhand realer Daten und vieles mehr. So greifen bspw. Kommu­nen gerne auf dataMatters zurück, um die urbane Lebensqualität und Nach­haltigkeit zu erhöhen. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Daniel Trauth hat dataMatters aus der RWTH Aachen aus­gegründet und zu einem inter­nationalen Player an der Schnitt­stelle zwischen Realwirtschaft und KI geführt. Er wurde hierfür mit über 20 Ehrungen (RWTH Spin-off Award 2019, digitalPioneer 2020 u.v.a.m.) ausgezeichnet.