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Das KI-Leuchtturmprojekt I4C nutzt KI, um wetterbedingte Ereignisse wie Hitze und Regen vorherzusagen. Das ist für Städte und angesichts des Klimawandels relevant. Professor Thomas Brox von der Universität Freiburg berichtete über die Ergebnisse.
Herr Brox, in Freiburg haben Sie in den letzten Jahren das KI-Leuchtturmprojekt I4C umgesetzt. Was war das Ziel Ihrer Arbeit und was hat Sie zu Beginn motiviert?
Urbane Räume sind besonders anfällig für die Auswirkungen des Klimawandels. Dazu zählen extreme Wetterereignisse wie Hitzewellen, Hochwasser und Stürme. Um die Bevölkerung und auch die Wirtschaft zu schützen, ist es notwendig deren Auswirkungen entgegenzuwirken. Ziel von “I4C – Intelligence for Cities” war es, KI-Methoden zu nutzen, um wetterbedingte Ereignisse vorhersagen zu können. Wir ersetzen damit rechenaufwändige, physikalische Simulationen. Durch die KI-Methoden wollen wir in Zukunft auch detaillierte, semantische 3D-Modelle von Städten zur Verfügung stellen. Diese Forschung wurde begleitet durch gesellschaftswissenschaftliche Fragestellungen, wie beispielsweise KI-Methoden Eingang in stadtplanerische Prozesse finden können und welche rechtlichen oder auch ethischen Fragen bei der Umsetzung eine Rolle spielen. Unsere Motivation speiste sich aus der für große Teile des Teams noch neuen Technologie und deren Potentiale sowie auch aus dem interdisziplinären Arbeiten. Das ermöglichte neue Fragestellungen und einen Einblick in neue Forschungsgebiete.
Was waren Herausforderungen und Hürden und wie sind sie damit umgegangen?
Das Projekt in einem großen Verbund begann mitten in der Corona-Pandemie. Das erschwerte zum einen die Suche nach Mitarbeitenden und verlangsamte zum anderen das Teambuilding zu Beginn des Projektes. So waren keine persönlichen Projekttreffen möglich und die virtuellen Treffen konnten das nur zum Teil auffangen. Gerade bei einem Projekt wie I4C, in dem sehr unterschiedliche Disziplinen zusammenarbeiten, ist die Verständigung und die unterschiedliche Terminologie immer eine Herausforderung. Herausfordernd in anwendungsorientierten Projekten ist auch immer die Definition einer interessanten Fragestellung, die nicht nur für die Anwendung, sondern auch für die Informatik interessant ist. Dies ist gelungen, indem neben der konkreten Anwendungsaufgabe parallel an technisch verwandten grundlegenden Themen geforscht wurde.
Welchen konkreten Impact hat Ihr Projekt mit Blick auf den Klima- bzw. Umweltschutz?
Da das Projekt das Thema Stadtklimaanpassung im Fokus hatte, gibt es nur einen indirekten Effekt auf den Klimaschutz. Durch die detaillierte lokale Darstellung der Effekte des Klimawandels mittels der entwickelten Prognosewerkzeuge wird jedoch der Klimawandel für die Bürgerinnen und Bürger greifbarer. Das kann wiederum positive Auswirkungen für deren Unterstützung von Klimaschutzmaßnahmen haben. Daneben gab es auch ein kleines Teilprojekt zur Effizienzsteigerung von Wärmepumpen durch eine verbesserte KI-basierte Regelung der Vorlauftemperatur.
Welche Ergebnisse hat das Projekt geliefert?
Wir haben spezielle neuronale Netze darauf trainiert, die rechenaufwendigen physikalischen Simulationen von Stadtklimamodellen nachzuvollziehen. Das neuronale Netz ist mehrere Größenordnungen schneller als die Simulation ohne im Vergleich signifikant an Prognosegenauigkeit einzubüßen. Wir können damit sowohl für große Zeiträume als auch mit einer hohen Auflösung von 1 mal 1 Meter das Stadtklima einer gesamten Stadt berechnen. Durch die schnelle Berechnung machen wir auch die Effekte von Veränderungen wie das Pflanzen von Bäumen oder die Verdichtung eines Stadtviertels auf das zukünftige Stadtklima sichtbar.
Wie geht es mit Ihrem Projekt weiter?
Derzeit prüfen wir, wie die Ergebnisse aus dem Projekt für die Stadt Freiburg nutzbar gemacht werden können. Zusätzlich werden die Ergebnisse noch in Zeitschriften und auf Konferenzen publiziert.
