Städtische Räume sind besonders anfällig für die Auswirkungen des Klimawandels wie Hitzewellen, Überschwemmungen und Stürme. Doch welche Bereiche einer Stadt sind betroffen und wie können Stadtplaner reagieren?
I4C – Intelligence for Cities ist ein interdisziplinäres Projekt der Universität Freiburg und mehrerer Fraunhofer-Institute. In den vergangenen dreieinhalb Jahren haben die Forschenden Modelle entwickelt, die mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) präzise und detaillierte Messungen und Vorhersagen ermöglichen – etwa zur Häufigkeit von thermischem Stress, aber auch zu den Auswirkungen von Planungsänderungen, etwa dem Pflanzen von Bäumen oder der Erhöhung der Bevölkerungsdichte eines Quartiers.
Das Projekt behandelte auch ethische Fragen beim Einsatz von KI und die Bedeutung des Datenschutzes. Die Ergebnisse sind veröffentlicht In Geowissenschaftliche Modellentwicklung.
Thermische Belastungen in Freiburg
Die Forschenden entwickelten unter anderem ein KI-basiertes Modell, das die thermische Belastung kleinräumig und über mehrere Jahrzehnte abbilden kann. Dieses künstliche neuronale Netz (KNN) wurde auf Basis regionaler Klimadaten auf die gesamte Stadt Freiburg angewendet und berechnete die thermische Belastung in hoher Auflösung bis auf die Ebene einzelner Straßenzüge. Das Team berechnete die thermische Belastung mithilfe dreier unabhängiger physikalischer Modelle und überprüfte die Ergebnisse anhand von Daten eines Netzwerks von Messstationen, die über das gesamte Stadtgebiet verteilt sind.
„Für uns war es sehr interessant zu sehen, dass die Vorhersagen des Netzwerks so nahe an der Realität liegen, obwohl das Netzwerk die zugrundeliegenden physikalischen Prozesse nicht explizit modelliert. Nur so konnten wir so große Vorhersageräume beobachten“, 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 Vulnerabilität einzelner Stadträume zusammengeführt werden, kann aber bereits jetzt zur Bewertung städtebaulicher Maßnahmen wie der Entsiegelung von Flächen genutzt werden. Darüber hinaus entwickelten die Forscher eine neuartige Methode, um automatisch zu bestimmen, wo in einem Quartier Bäume gepflanzt werden sollten, um die thermische Belastung maximal zu reduzieren. Die Methode verwendet einen klassischen Algorithmus des maschinellen Lernens, um die Position der Bäume zu optimieren.
Die Forschenden entwickelten zudem ein KI-basiertes Windmodell und untersuchten unter anderem, welchen Einfluss lokale Winde auf die thermische Belastung im urbanen Umfeld haben. „Für die Klimaforschung eröffnen die im Projekt entwickelten KI-Methoden ganz neue Möglichkeiten, die Auswirkungen des Klimawandels direkt vor der Haustür abzubilden“, sagt Prof. Dr. Andreas Christen, Professor für Umweltmeteorologie an der Universität Freiburg.
Potenzial für die Praxis
In einer Simulation sowie anhand von Interviews mit Vertreterinnen und Vertretern aus verschiedenen Abteilungen der Freiburger Stadtverwaltung untersuchten die Forschenden zudem, an welchen Stellen die KI-basierten Tools des Projekts in der Stadtplanung tatsächlich sinnvoll eingesetzt werden können, welche Chancen, Risiken und Herausforderungen damit verbunden sind und wie die Tools für die Praxis weiter angepasst werden sollten.
„Das große Potenzial von KI-Tools sehe ich vor allem darin, dass sie die Auswirkungen verschiedener Planungsszenarien, zum Beispiel auf die Hitzeentwicklung, schneller simulieren können. Dadurch können verschiedene Wechselwirkungen besser eingeschätzt und frühzeitig in den Planungsprozess einfließen“, sagt Verena Hilgers, Klimaanpassungsmanagerin der Stadt Freiburg.
Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz
Michael Bauder, Leiter des Data Science-Büros der Stadt Freiburg, ergänzt: „Die Herausforderung besteht darin, ein solches künstliches neuronales Netz in die bestehenden IT- und Datenstrukturen der Stadt zu integrieren, es für professionelle Anwender einfach nutzbar zu machen und das System mit großen Datenmengen kontinuierlich weiterzuentwickeln.“
Auch gesellschaftspolitische Aspekte wurden im Projekt thematisiert, etwa in zwei partizipativen Ethikforen und weiteren Bürgerbeteiligungsaktivitäten. Erste Ergebnisse einer Umfrage unter Bürgerinnen und Bürgern in der Region Freiburg zeigen bereits differenzierte Einstellungen gegenüber KI-Anwendungen im öffentlichen Sektor; die Meinungen reichten von begeisterter Zustimmung bis hin zu besorgter Skepsis.
Mehr Informationen:
Ferdinand Briegel et al., Hochauflösende Multiskalierung des menschlichen thermischen Komforts im Freien und seiner innerstädtischen Variabilität basierend auf maschinellem Lernen, Geowissenschaftliche Modellentwicklung (2024). DOI: 10.5194/gmd-17-1667-2024