Auf dem Weg in die Smart City

Dies ist ein Gastbeitrag von Wael Elrifai, VP Digital Insights Solution Engineering bei Hitachi Vantara

Wie Big Data und Predicitive Analytics helfen, die Stadt der Zukunft lebenswert zu machen

Wenn Sie jemals zur Hauptverkehrszeit eine S-Bahn betreten haben, in einem innerstädtischen Stau stecken geblieben sind oder versucht haben, die Bürgersteige rund um Touristenattraktionen zu erobern, dann wissen Sie: In der modernen Stadt ist das Leben und vor allem das Vorankommen nicht einfach.

Bereits heute lebt über die Hälfte der Weltbevölkerung in Städten, und es wird erwartet, dass diese Zahl exponentiell zunehmen wird. Bis 2050 wird es weltweit über 9,8 Milliarden Menschen geben, von denen 2,5 Milliarden in städtischen Gebieten leben werden. Und dieser Zuwachs wird weitaus größere Auswirkungen haben als nur überfüllte Straßen und unkomfortable Zugfahrten.

Viele Städte kämpfen bereits heute mit den Herausforderungen des Wachstums: Steigende Armut und Kriminalität, unreine Luft und Überfüllung, um nur einige zu nennen – und das dürfte sich in den nächsten Jahrzehnten noch verschärfen. Das Kernproblem ist hier: Mehr Menschen bedeutet weniger Platz und zwar weniger Platz auf den Straßen und Gehwegen, weniger Parkplätze und Wohnungen.

Doch es gibt Licht am Ende des Tunnels. In Städten fallen Unmengen an Daten an und wenn es gelingt, diese Daten auszuwerten, dann kann man es als Smart City durchaus mit dem Bevölkerungswachstum aufnehmen. Städtische Daten können ein interessantes und aufschlussreiches Bild der Bevölkerung einer Stadt und ihrer Besonderheiten vermitteln und helfen, Lösungen zu finden. Denn eins ist sicher: Städte sind Daten-Goldminen.

Stadt der Daten

In Moskau beispielsweise regelt ein intelligentes Verkehrsleitsystem mit Daten von über 2.000 Ampeln und 2.000 CCTV-Kameras den Verkehrsfluss. Es ermöglicht den Stadtplanern die Auswirkungen der Einführung von Einbahnstraßen, Straßensperren oder Busspuren auf den Verkehr in bestimmten Gebieten vorherzusagen.

In anderen Städten hat man sich kreative Möglichkeiten ausgedacht, um Daten aus einer Reihe von Quellen zu generieren und zu analysieren. In der spanischen Hafenstadt Santander können Bewohner und Besucher ihre Smartphones durch ein einfaches Herunterladen einer App in Sensoren verwandeln. Zusammen mit den 20.000 Sensoren der Stadt entsteht ein Messnetz, mit dem sich vom Verkehrsfluss bis hin zu vorhandenen Parkplätzen alles berechnen lässt. Die Stadt kann so wesentlich bessere Planungsentscheidungen treffen.

Aber nicht nur Städte sondern auch Technologieanbieter spielen mit beim Thema SMART. In den USA verwenden MIT-Forscher Daten von 14 Millionen Bildern auf Google Maps, um die Menge an Grünflächen in Städten zu analysieren. Und vor kurzem haben sich die die Mitfahr-Apps Uber und Lyft zusammengeschlossen, um ihre riesigen Datenmengen auszutauschen. Ziel ist, diese zur Verbesserung der urbanen Mobilität in Städten auf der ganzen Welt zu nutzen.

Unsichtbare Zusammenhänge entdecken & nutzen

Wenn wir uns durch die Straßen einer Großstadt bewegen, wissen wir oft nicht, welche komplizierten Systeme nahtlos um uns herum funktionieren, sodass das urbane Leben wie eine gut geölte Maschine funktioniert. Wir merken es erst, wenn etwas schiefgeht. Da Städte aber sehr komplexe und vor allem große Gebilde sind, ist es nicht einfach, schnell die Ursache für Probleme zu finden. Mithilfe von Daten funktioniert das besser und man kann oft die genaue Ursache eines Problems sowie Möglichkeiten für dessen Behebung definieren.

Manchmal können Probleme innerhalb einer Stadt durch das Erkennen von unsichtbaren Zusammenhängen gelöst werden, indem man Prozesse optimiert. Stellen Sie sich vor, wir könnten vorhersagen, wie der Verkehr auf einer bestimmten Straße durch Regen oder die Jahreszeit beeinflusst wird. Oder überlegen Sie sich, wie eine Änderung der Ampelsequenz um nur wenige Millisekunden die Anzahl der stehenden Autos und damit die Umweltbelastung in diesem Bereich reduzieren könnte.

Da immer mehr Menschen in die Städte strömen, wird es für Städte von entscheidender Bedeutung sein, diese Zusammenhänge zu ermitteln und jeden Aspekt des städtischen Lebens zu optimieren, von der Müllentsorgung bis hin zur Taktung der Ampeln.

Städte von morgen

Projekte in Smart Cities können es schaffen, von der Innovation zur Norm zu werden – aber nur wenn die aktuellen Herausforderungen bewältigt werden. Viele Städte beschäftigen sich daher schon heute mit Themen wie IoT, KI und Datenanalyse, um herauszufinden, welche Daten sie haben und wie sie diese Technologie tatsächlich nutzen können. Allerdings ist “smart zu werden” keine einfache Aufgabe.

Obwohl es in Städten keinen Mangel an Daten gibt, erfordert das Sammeln, Speichern und Analysieren eine stabile und aktuell leider kostspielige Infrastruktur. Manche Städte suchen daher innovative Lösungen, um Daten zu sammeln und weniger in die Infrastruktur investieren zu müssen, so wie die Stadt Santander, in der die Einwohner ihre Smartphones in Sensoren verwandeln.

Egal welcher Weg gewählt wird, was einmal erfolgreich implementiert wird, kann anderen Städten als Vorbild dienen. Leider nur als Vorbild, denn einen 1zu1 Umsetzung funktioniert meist nicht. Städte sind so individuell wie ihre Bewohner. Eine Lösung, die auf den Straßen Londons funktioniert, kann in Neu-Delhi völlig irrelevant sein. Daher gibt es keine Standardlösung, um Smart Cities zu erschaffen.

Eines ist jedoch sicher, die Stadt von morgen wird anders funktionieren, als wir das gewohnt sind. Daten sind in den Städten der Welt im Überfluss vorhanden und haben das Potenzial, die größten Herausforderungen der nächsten Jahrzehnte zu lösen.

Wael Elrifai ist VP, Digital Insights Solution Engineering bei Hitachi Vantara

Über den Autor:

Wael Elrifai ist VP, Digital Insights Solution Engineering bei Hitachi Vantara und außerdem als Buchautor und öffentlicher Redner im Bereich AI & IOT tätig. Der diplomierte Elektroingenieur und Volkswirt ist Mitglied der Association for Computing Machinery, der Special Interest Group for Artificial Intelligence, der Royal Economic Society und des Royal Institute of International Affairs.

Weitere Informationen unter:
https://www.hitachivantara.com/de-de/home.html

CC BY-ND 4.0 DE

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