Alle Daten werden auf einer Datenplattform zusammengeführt, aufbereitet und analysiert. Durch die Analyse – insbesondere durch die Kombination aus flächendeckenden Satellitendaten und lokalen Sensordaten – können Hitzeinseln in Echtzeit aufgespürt werden. Darüber hinaus dienen die Daten dazu, über geeignete Verfahren des Maschinellen Lernens die KI-Algorithmen zu trainieren. Dadurch ist es möglich, die Folgen der Bau- oder Verkehrsplanung auf Hitzeinseln bzw. die Wirkung geplanter Maßnahmen zur Bekämpfung von Hitzeinseln abzuschätzen. Die KI-Algorithmen sind dabei selbstlernend. Je mehr Daten im Laufe der Zeit gesammelt werden, desto genauer und besser lassen sich die Hitzeinseln vorhersagen.
Das dadurch generierte Datenvolumen ist erheblich, sodass für die Datenhaltung und -verarbeitung eine von Pikobytes entwickelte spezielle Time Series Database zum Einsatz kommt. Der Zugriff erfolgt über einen entsprechend optimierten Webdienst, der mit der KLIPS-Plattform verknüpft wird.
Um die räumliche Auflösung der Daten zu erhöhen und so Hitzeinseln genauer lokalisieren und simulieren zu können, werden für KLIPS zwei in-situ Sensornetzwerke in Dresden und Langenfeld aufgebaut. Diese von Ergo entwickelten Sensoren messen permanent die Temperaturen ihrer Umgebung und werden an neuralgischen Punkten des Stadtgebiets positioniert.
Für die Entwicklung der Informationsplattform bringt die Software AG ihre IoT-Plattform „Cumulocity IoT“ in KLIPS ein, die durch zahlreiche Patente des Unternehmens geschützt ist. Zur Erfassung und Verarbeitung der in-situ-Daten stellt Pikobytes die firmeneigene Lösung „Sensor-Hub“ in KLIPS zur Verfügung. Für den Aufbau der in die Plattform integrierte Geodateninfrastruktur werden ebenso ausgewählte Open Source-Komponenten eingesetzt wie für die Realisierung KLIPS-Dienste. Die vom Fraunhofer HHI genutzten Verfahren des Maschinellen Lernens sind entweder durch einschlägige Patente des Instituts geschützt oder sind ebenfalls Open Source.
KLIPS wird mithilfe einer Informationsplattform und einem Sensornetzwerk Hitzeinseln lokalisieren sowie über KI-Algorithmen prognostizieren und simulieren.
Der Nutzen liegt auf der Hand: Besser informierte und vorausschauende Planungen könnten Hitzeinseln verhindern oder zumindest minimieren. Gleichzeitig wäre es möglich, die Maßnahmen zur Eindämmung von Hitzeinseln im Vorhinein abzuschätzen und von allen Alternativen diejenige mit dem größten Effekt und/oder den geringsten Einschränkungen für Wohnen, Arbeiten und Verkehr auszuwählen.
Datenquellen
Für die Lokalisierung und Simulationen von Hitzeinseln greift KLIPS auf eine Vielzahl unterschiedlicher Daten zurück. Die meisten der benötigten Daten existieren bereits. Hervorzuheben sind hierbei zum einen die Datenbestände der Stadt Langenfeld sowie zum anderen die Satellitendaten der Sentinel-Flotte des Erdbeobachtungsprogramms Copernicus. Diese beiden Quellen liefern u.a. (historische und aktuelle) Wetterdaten, Klimadaten, Landbedeckungsdaten, Schadstoffdaten, Verkehrsdaten, digitale Höhenmodelle sowie morphologische Informationen zur Bebauung (3D-Gebäudemodellen sowie zur Bevölkerungsdichte). Um die räumliche Auflösung dieser Daten zu erhöhen und lokal verlässliche Messdaten zu gewinnen, werden für KLIPS in-situ Sensornetzwerke in Dresden und Langenfeld aufgebaut. Positioniert an neuralgischen Stellen im Stadtgebiet messen sie permanent die Temperaturen.
Dienste
Gespeist aus einer Vielzahl verschiedenster Datenquellen liefert die Plattform nicht nur in Echtzeit einen genauen Überblick über die aktuell im Stadtgebiet auftretenden Hitzeinseln, sondern bietet dank KI auch Prognosen bzw. Simulationen darüber, wo Hitzeinseln zukünftig auftreten werden. Während die Prognosen dazu genutzt werden können, die Bewohner kurzfristig vor Hitzeinseln zu warnen, ermöglichen es die Simulationen, die Auswirkungen baulicher oder planerischer Maßnahmen aufs Stadtklima im Vorhinein durchzuspielen. Dies erlaubt es zum einen, die Entstehung von Hitzeinseln durch Anpassungen oder Umplanungen proaktiv zu verhindern oder zumindest ihre Ausdehnung zu begrenzen. Zum anderen können Maßnahmen zur Bekämpfung von Hitzeinseln im Vorfeld auf ihre Effektivität geprüft und diese ggf. noch in der Planungsphase optimiert bzw. diejenige Alternativen zu identifizieren, die bei gleicher Wirkung die geringsten Nebeneffekte an anderer Stelle hat.
KLIPS entwickelt standardisierte Darstellungs- und Abfragedienste sowie Schnittstellen für Raum- und Zeitaspekte von gemessenen und simulierten Hitzeinseldaten. Demonstratoren machen die jeweiligen Service-Typen nachvollziehbar.
Das Institut für Informationssysteme der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof wird als Rechtsberater KLIPS intensiv begleiten und so für die datenschutzrechtskonforme Umsetzung sorgen. Die Stadt Langenfeld stellt KLIPS nicht nur zahlreiche Daten bereit, sondern begleitet als Pilotanwender die Umsetzung von KLIPS über die gesamte Laufzeit hinweg. Dabei definiert sie zum einen die fachlichen bzw. funktionalen Anforderungen an die Plattform und evaluiert diese fortlaufend aus Nutzerperspektive. Zum anderen unterstützt sie im Rahmen ihrer Möglichkeit den Aufbau der lokalen Sensornetzwerke in ihren Stadtgebieten.
Neben ihren individuellen Kompetenzen können einige der Partner – namentlich DLR, HHI, HSH, IÖR, die HSH, meggsimum sowie SAG – für KLIPS auch auf die im gemeinsamen mFUND-Projekt SAUBER gewonnenen Erfahrungen und Ergebnisse zurückgreifen. Ziel von SAUBER war es, eine Informationsplattform zu entwickeln, die sowohl einen Überblick über die aktuelle als auch über die zukünftige Luftverschmutzung bietet.