Connecting4Good: Wie künstliche Intelligenz für saubere Luft in Großstädten sorgen soll

Wie gut ist eigentlich die Luft in Dein­er Stadt? Bis­lang war die Antwort auf diese bedeu­tende Frage nur sehr aufwendig her­auszufind­en, denn die Auswer­tung der einge­set­zten Messsta­tio­nen ist kom­pliziert und teuer. Warum das so ist und wie das Start-up Hawa Dawa dies ändern möchte, erfährst in unser­er Rei­he #Connecting4Good.

Dazu hat das Team aus München ein Sys­tem entwick­elt, um die Luftqual­ität in Großstädten mit Hil­fe von kün­stlich­er Intel­li­genz (KI), Machine Learn­ing und einem flächen­deck­en­dem Sen­sor­netz in Echtzeit zu überwachen. Wir zeigen Dir, wie die span­nende Tech­nolo­gie genau funk­tion­iert und welche Vorteile Stadtver­wal­tun­gen und Bürg­er dadurch in Zukun­ft genießen sollen.

Warum die Messung der Luftqualität bisher so kompliziert ist

Bish­er sind die Messsta­tio­nen zur Überwachung der Luftqual­ität nur spär­lich in Stadt­ge­bi­eten verteilt. In ganz München ste­hen ger­ade ein­mal fünf solch­er Sta­tio­nen, weil die Mes­sung so aufwendig ist. Um zum Beispiel den Fein­staubge­halt zu ermit­teln, sind mehrere ver­schiedene Sen­soren notwendig. Darüber hin­aus hän­gen die gemesse­nen Ergeb­nisse auch noch von weit­eren Umwel­te­in­flüssen ab, zum Beispiel von der aktuellen Tem­per­atur. Um Fehler bei der Mes­sung zu ver­mei­den, müssen die bish­eri­gen Messsta­tio­nen die Luft vor der eigentlichen Mes­sung also jew­eils abkühlen oder erwär­men, damit die Werte ver­gle­ich­bar sind. Das ist ganz schön kom­pliziert, unge­nau und auch in der Kon­se­quenz auch teuer.

So funktioniert das KI-System von Hawa Dawa

Das Start-up hat deshalb ver­gle­ich­sweise gün­stige Messsta­tio­nen entwick­elt, die flächen­deck­end über ein Stadt­ge­bi­et verteilt wer­den. Der Clou dabei ist näm­lich die Auswer­tung der gemesse­nen Dat­en. Um bei dem Fein­staub-Beispiel zu bleiben, bedeutet das, dass im Gegen­satz zu den herkömm­lichen Messsta­tio­nen die Luft ein­fach virtuell per Machine Learn­ing aufgewärmt oder abgekühlt wird. Dadurch benöti­gen die einzel­nen Messpunk­te viel weniger Tech­nik an Bord und sind fol­glich deut­lich gün­stiger. Um die Luftqual­ität in der Stadt ganz genau zu messen, ver­ar­beit­et das Sys­tem zusät­zlich auch noch Verkehrs- und Wet­ter­dat­en sowie aktuelle Satel­liten­bilder. So entste­ht jede Minute eine riesige Daten­menge rund um die Luft und ihre Bestandteile. Um die Auswer­tung dieser Dat­en küm­mern sich dann speziell dafür entwick­elte KI-Algo­rith­men. Sie liefern anschließend ein detail­liertes Live-Bild der Luftqual­ität ein­er Stadt. Stell Dir vor, Deine Wet­ter-App auf dem Smart­phone kön­nte nicht nur Tem­per­a­turen, Wolken, Nieder­schlag und Co. anzeigen, son­dern auch, wie gut die Luft an welch­er Ecke Deines Vier­tels ger­ade ist.

Konkrete Handlungsempfehlungen für die Stadt

Genaue Mess­werte und eine detail­lierte Echtzeit-Karte geben einen super Überblick. Doch was ist zu tun, wenn wom­öglich Gren­zw­erte über­schrit­ten wer­den oder die Luftqual­ität in ein­er Stadt generell verbessert wer­den sollte? Auch daran hat Hawa Dawa gedacht. Denn die KI gibt nicht nur Echtzeit-Dat­en der Luftqual­ität aus, son­dern hält auch ganz konkrete Tipps für die Stadtver­wal­tung bere­it, welche Maß­nah­men für saubere Luft sor­gen kön­nten. Das Ziel des Start-ups ist es let­ztlich, die Luftqual­ität zu ein­er ganz selb­stver­ständlichen Pla­nungs­größe zu machen – ob bei der Organ­i­sa­tion von Ver­anstal­tun­gen oder bei der Verkehrs­pla­nung. Das Sys­tem ist mit­tler­weile in sechs Städten in Deutsch­land und in der Schweiz im Ein­satz, unter anderem in München und Ger­mer­ing sowie in Zürich und Bern. Zulet­zt belegte Hawa Dawa bei den „Smart Coun­try Start­up Awards“ des Branchen­ver­bands Bitkom den zweit­en Platz.

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