Wie sich Städte mit Künstlicher Intelligenz an den Klimawandel anpassen können

Freiburg, 05.07.2024

Das Freiburger Projekt „I4C – Intelligence for Cities“ hat lokal präzise Klimamodelle und Grundlagen für Planungstools entwickelt

Die Forschenden entwickelten unter anderem ein KI-basiertes Modell, das Hitzebelastungen kleinräumlich und über mehrere Dekaden darstellen kann. Dieses Künstliche Neuronale Netz (KNN) wurde auf Basis regionaler Klimadaten auf die gesamte Stadt Freiburg angewendet und berechnete den Hitzestress hochauflösend bis auf die Ebene einzelner Straßen. Die Hitzebelastung wurde aus drei unabhängigen physikalischen Modellen ermittelt und anhand von Daten eines Netzwerkes an Messstationen im Stadtgebiet überprüft.

„Es war für uns sehr interessant zu sehen, dass die Vorhersage durch das Netzwerk so nah an der Realität ist, obwohl das Netzwerk die zugrundeliegenden physikalischen Prozesse nicht explizit modelliert. Nur so konnten wir derart große Vorhersageräume betrachten“, sagt Informatiker Prof. Dr. Thomas Brox, Professor für Mustererkennung und Bildverarbeitung an der Universität Freiburg und Leiter des Projekts.

KI bestimmt Position von Bäumen

Das Modell muss noch mit Daten zur Anfälligkeit einzelner städtischer Räume verschnitten werden, es kann aber bereits jetzt dafür verwendet werden, stadtplanerische Maßnahmen wie etwa die Entsiegelung von Flächen zu bewerten. Außerdem entwickelten die Forschenden eine neuartige Methode, die automatisch die Positionen von zu pflanzenden Bäumen etwa in einem Stadtteil bestimmt und dadurch dessen Hitzebelastung maximal reduziert. Hierbei wird ein klassischer Algorithmus des maschinellen Lernens verwendet, der die Position der Bäume optimiert.

Daneben wurde auch ein KI-basiertes Strömungsmodell entwickelt und unter anderem untersucht, welchen Einfluss lokale Winde auf die Hitzebelastung im Stadtgebiet haben. „Für die Klimaforschung eröffnen sich mit den im Projekt entwickelten KI-Methoden völlig neue Möglichkeiten, die Auswirkungen des Klimawandels praktisch bis vor die Haustüre darzustellen“, sagt Prof. Dr. Andreas Christen, Professor für Umweltmeteorologie an der Universität Freiburg.

Potenzial für die Praxis

In einem Planspiel sowie anhand von Interviews mit Vertreter*innen aus verschiedenen Bereichen der Freiburger Stadtverwaltung untersuchten die Forschenden außerdem, wo die KI-gestützten Tools des Projekts in der Stadtplanung tatsächlich sinnvoll zum Einsatz kommen könnten, welche Chancen, Risiken und Herausforderungen damit verbunden wären und wie die Werkzeuge weiter an den Einsatz in der Praxis angepasst werden sollten.

„Das große Potential KI-gestützter Tools sehe ich vor allem darin, dass die Auswirkungen von verschiedenen Planungsszenarien zum Beispiel auf die Hitzeentwicklung schneller simuliert werden können. So können verschiedene Wechselwirkungen im Vorfeld besser abgeschätzt werden und frühzeitig in den Planungsprozess einfließen“ sagt Verena Hilgers, Klimaanpassungsmanagerin der Stadt Freiburg.

Benutzbarkeit und Akzeptanz

Michael Bauder, Leiter der Stabsstelle Data Science bei der Stadt Freiburg, ergänzt: „Die Herausforderung besteht darin, ein solches künstliches neuronales Netz in die bestehenden IT- und Datenstrukturen der Stadt einzubinden, es einfach benutzbar für Fachanwender*innen zu machen und das System fortlaufend mit großen Datenmengen weiter zu entwickeln.“

Auch gesellschaftlich-politischen Aspekten widmete sich das Projekt: So fanden unter anderem zwei partizipative Ethikforen und weitere Aktionen zur Bürgerbeteiligung statt. Die ersten Ergebnisse einer Umfrage unter Bürger*innen in der Freiburger Region zeigten bereits differenzierte Einstellungen zu KI-Anwendungen im öffentlichen Sektor; das Meinungsspektrum reichte von begeisterter Unterstützung bis hin zu besorgter Skepsis.