Wie heiß wird die Stadt? Unser Pilotprojekt UrbanClimate misst Mikroklimadaten und analysiert sie mithilfe von KI. So werden Hitzeinseln sichtbar – und Lösungen für eine kühlere, lebenswertere Stadt möglich.
UrbanClimate ist ein Open-Hardware-System, das Mikroklimadaten in Städten erfasst und visualisiert. Autarke Wetterstationen und ein speziell entwickelter Bodenfeuchtesensor erfassen wichtige Umweltparameter wie Temperatur, Wind, Luftdruck, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit und Bodenfeuchte.
Die erfassten Daten werden über ein energiesparendes LoRaWAN-Netzwerk an einen zentralen ChirpStack-Server übertragen, dort verarbeitet und in einem interaktiven Klima-Atlas visualisiert. KI-gestützte Annotations- und Prognosemodelle helfen, Hitzeinseln und kühlere Zonen zu identifizieren. So entstehen wertvolle Erkenntnisse für Bürger*innen und Stadtplaner*innen, um gezielte Erholungs- und Gestaltungsoptionen zu entwickeln und nachhaltige, klimafreundliche Maßnahmen zur Verbesserung der Lebensqualität in Städten zu fördern.
Projetsteckbrief UrbanClimate
Welches Umweltproblem wollt ihr mit eurem Pilotprojekt lösen?
Unser Pilotprojekt hilft, die zunehmende Bildung städtischer Wärmeinseln einzudämmen. Diese verschärfen die Folgen von Hitzewellen, die durch den Klimawandel immer häufiger auftreten. Insbesondere ältere und kranke Menschen sowie Kleinkinder leiden unter starken Hitzeperioden. Gesundheitliche Probleme wie Schwindel und Kopfschmerzen, aber auch Übelkeit und Erbrechen sind die Folge. Außerdem sammeln sich während Hitzeperioden Schadstoffe in der Luft. Das ist besonders in der Stadt ein Problem.
Wie möchtet ihr das Problem mit KI lösen?
Wir setzen KI ein, um unsere umfangreichen Messdaten automatisch mit Geo- und Meteo-Informationen zu verknüpfen. So können präzise Kurz- und Langzeitprognosen des Klimas erstellt werden. Die KI-gestützte Analyse erkennt Hitze-Hotspots und kühlere Zonen effizienter als herkömmliche Modelle.
Ressourcenoptimierte Algorithmen minimieren den Energieverbrauch. Zudem nutzen wir unsere Photovoltaik-Anlage zur KI-Trainingssteuerung: Wir trainieren die KI mit unserem eigenen KI-Cluster nur dann, wenn die Sonne scheint. So vermeiden wir den Rebound-Effekt.
Was ist eure Zielsetzung und wie ist eine langfristige Nutzung der KI-Anwendung möglich?
Unser Ziel ist es, innerhalb eines Jahres einen funktionierenden Prototyp eines autarken, KI-gestützten Klimasystems zu entwickeln. Das System liefert präzise Mikroklimadaten und Prognosen, die bundesweit skalierbar sind. Städte können die Open-Hardware und -Software eigenständig nutzen. Das Preisgeld fließt in die Prototypenentwicklung, den KI-Cluster-Ausbau, Schulungen, Dokumentation und die Erweiterung des LoRaWAN-Netzwerks, um langfristig ressourceneffiziente, umweltschonende Lösungen zu etablieren.
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„Wir sind begeistert, wie KI und Open-Hardware das urbane Mikroklima sichtbar machen und Städte dabei unterstützen, nachhaltige, lebenswerte Räume zu schaffen.”
