> > > > Smart City: Deep Learning, Smartphone und Infrastruktur sind die Basis

Smart City: Deep Learning, Smartphone und Infrastruktur sind die Basis

Veröffentlicht am: von

Welchen Stellenwert Deep Learning inzwischen erreicht hat, zeigte nicht zuletzt Google mit Google Lens. Dabei handelt es sich aber lediglich um ein eher spielerisches Beispiel dafür, was mit der Lernfähigkeit künstlicher Intelligenzen erreicht werden kann. Um ein ganz anderes Kaliber handelt es sich hingegen bei der sogenannten Smart City, die ein Schwerpunkt der CES Asia ist.

Die intelligente Stadt, die nicht nur das Leben vereinfachen, sondern auch die negativen Auswirkungen auf die Umwelt verringern soll, ist dabei dichter, als oftmals angenommen wird, so Tim Hanley vom Beratungsunternehmen Deloitte im Rahmen einer Diskussionsrunde. Allerdings, so seine Einschränkungen, wurden bislang lediglich Fragmente umgesetzt.

Barcelona ist Vorreiter, Helsinki ein Aushängeschild

So habe Barcelona beispielsweise schon vor Jahren in einigen Stadtteilen das Smart Parking eingeführt. Damit konnten Verkehrsprobleme verringert, gleichzeitig aber auch die Einnahmen der Stadt gesteigert werden. In andere Bereiche der Mobilität hätte hingegen die finnische Hauptstadt Helsinki investiert und sei derzeit eines der Aushängeschilder im Bereich der Smart Mobility.

Beide Städte zeigen, dass die Intelligente Steuerung des Verkehrs und die Verknüpfung von Verkehrsträgern großen Anteil an der Smart City haben. Hanley zufolge fängt das beim Smart Parking an, umfasst aber auch Bereiche wie Fahrradverleihsysteme, Carsharing und öffentlichen Nahverkehr. Das wiederum greifen beispielsweise Unternehmen wie Daimler und Volkswagen mit ihren Plattformen Moovel und MOIA auf. Aber auch die Deutsche Bahn zeigt smarte Ansätze, unter anderem durch das Anbieten unterschiedlichster Transportmöglichkeiten sowie deren Verzahnung in Applikationen.

Ab dem nächsten Jahrzehnt soll mit dem autonomen Auto dann ein neuer Baustein hinzukommen. Zwar spreche man hier von einer sehr nahen Zukunft, schließlich haben einige PKW-Hersteller entsprechende Fahrzeuge für den Zeitraum 2020/2021 angekündigt, doch die werden bei weitem nicht das leisten können, was viele mit dem Begriff autonomes Fahren verbinden. Das zumindest meint Dr. Kai Yu, Gründer und CEO von Horizon Robotics, einem Entwickler von KI-Hard- und -Software und unter anderem im Bereich des autonomen Fahrens aktiv.

Denn Yu zufolge werde es gerade zu Anfang kaum städtische Bereiche geben, in denen man die Autonomie wirklich nutzen könne. Nicht nur, dass die Anforderungen an die künstliche Intelligenz dort mit den zahlreichen unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern und oftmals räumlich nicht getrennten Verkehrsträgern sehr hoch sind, auch die Infrastruktur sei oftmals noch nicht reif dafür. Denn der Faktor Smart spiele seiner Einschätzung nach eine sehr große Rolle, gemeint sind damit vernetzte Ampeln und Verkehrsschilder sowie eine äußerst präzise Erkennung von aktuellen und künftigen Verkehrsströmen.

Das Smartphone und seine Daten werden wichtig

Bei letzterem könnte dabei noch stärker als schon heute auf Smartphones zurückgegriffen werden. So liefern diese derzeit zwar schon Informationen für Google Maps und Co., in Zukunft könnten sie aber auch für Vorhersagen zum Einsatz kommen. Vorstellbar ist, dass dank Deep Learning Verhaltensmuster erkannt und Lösungen erarbeitet werden. Ist aufgrund von Erfahrungen der letzten Wochen auf dem Nachhauseweg mit erhöhtem Verkehrsaufkommen zu rechnen, wird schon deutlich vor der sonst üblichen Abfahrt nach der bestmöglichen Route gesucht. Dabei könnten auch Daten zum Einsatz kommen, die auf dem Smartphone selbst gespeichert sind – wie Kalendereinträge oder Einkaufslisten.

KIs könnten dann ganz neue Vorschläge unterbreiten: Statt die Person direkt nach Hause zu schicken, würde sie einen kurzen Stopp bei einem in der Nähe der Route liegenden Geschäft einplanen, das einen Artikel auf der Einkaufsliste gerade im Angebot hat. All das könnte noch weiter gehen, wie das Video von Deloitte zeigt.

Sicher ist, so Dr. Yu, dass die Smart City aber nicht von einer zentralen KI aus gesteuert wird. Statt dessen wird es eine Verteilung der Aufgaben, aber auch eine enge Vernetzung geben.

Bis es soweit ist, dürfte aber gerade in Europa noch sehr viel Zeit vergehen. Denn nach Ansicht der Experten sind für eine echte Smart City derart viele Voraussetzungen erforderlich, dass es sich dabei zunächst um neue Städte – oder Stadtteile – handeln wird, die komplett am Reißbrett entstehen. Die besten Chancen soll deswegen vor allem China haben, so die übereinstimmende Einschätzung. Andernorts dürfte es deutlich länger dauern, bis die einzelnen – teils schon vorhandenen – Ansätze miteinander verknüpft sind. Auch, da es sich um kostspielige Investitionen handelt, die sich Hanley zufolge aber auszahlen sollen. In Städten, die auf dem Weg zur Smart City schon eine größere Strecke hinter sich gebracht haben, konnten Verbesserungen hinsichtlich Wirtschaftsleistung, Attraktivität und Lebensqualität festgestellt werden.