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

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.

Frische Luft

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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