Methodenpool| Technologie-Reifegrad | TRL 5 |
| Anwendungsfeld | Städtisches Klima und Klimawandelanpassung |
| Komplexität | |
| Wirkung | |
| Umsetzungsschwierigkeit |
C-in.City wird aktuell in Kopenhagen und dem Großraum Paris getestet und ist ein neues System zur Überwachung von Treibhausgasemissionen, das im Rahmen des AI4Cities-Projekts entwickelt wurde. Es hilft Städten und weiteren Stakeholdern dabei, Emissionen aus wichtigen Bereichen wie Wohnen, Verkehr, Industrie, öffentlichen Gebäuden und Energie zu erfassen – auf drei verschiedenen Ebenen: von der ganzen Stadt bis hin zu einzelnen Straßen oder Gebäuden. In C-in.City wird KI eingesetzt, um Aktivitätsdaten auszulesen (z. B. um per Satellitenbilder zu erkennen, ob eine Müllverbrennungsanlage gerade aktiv ist) und daraus die zugehörigen CO₂-Emissionen abzuschätzen. Dadurch können Emissionen kontinuierlich und sehr genau auf räumlicher Ebene überwacht werden.
- Anwendung & Kontext
- Technologie
- Rechtlicher Rahmen
- Implementierung & Lessons Learned
- Anbieter & Kontakt
Praktischer Nutzen der KI-Technologie
Überwachung und Management städtischer Treibhausgase auf den Ebenen Stadt, Quartier und Gebäude. Der Nutzen liegt darin, die heute oft veraltete, tabellenbasierte Emissionsberichterstattung (typischerweise mit Zeitverzug von Jahren und ohne räumliche Auflösung) durch räumlich explizite, (nahezu) zeitnahe Emissionsinformationen zu ergänzen, um „Hotspots“ und „low-hanging fruits“ besser zu identifizieren und Maßnahmen gezielter zu priorisieren. Im Case-Study-Material wird als Beispiel genannt, dass ein gezieltes Targeting pro Wohneinheit höhere jährliche Emissionsminderungen erreichen kann als ein Vorgehen ohne „smart targeting“.
Anwender
Stadtverwaltung, Stadtplanung, NGOs, Unternehmen mit hohem Emissionsaufwand
Gebiet
EU
KI-Technologie
KI-Analyse für räumliche Daten und intelligente Kartierung, Intelligente Geodatenanalyse, KI-gestützte Bilderekennung
Datenkomplexität
Hoch
Energieverbrauch & Kosten Projektlaufzeit
Mittel
Rechtlicher Rahmen / Data Governance
EU-DSVGO, KI-VO, GeoDIG
Übertragbarkeit
Gegeben
Implementierungsstrategie
Eine mögliche Implementierungsstrategie (Produkt-/Service-Aufbau) basiert auf drei Service-Bausteinen: (1) ein Carbon Budget Tracker als Monitoring-Dashboard nach Sektoren, (2) Explore & Target als carbon-zentrierter „Digital Twin“ zur räumlichen Exploration/Hotspot-Suche und zur Nutzung durch verschiedene Fachämter, sowie (3) What-if-Szenarien zur verständlichen Simulation von Politikoptionen (z. B. Ausbau Fernwärme, Gebäudedämmung, Low-Emission-Zones) auch für Nicht-Expert:innen. Technisch stützt sich C-in.City auf (a) Sammlung/Harmonisierung zahlreicher kommunaler und offener Datensätze (im Case Study-Text sind 25 Datenquellen erwähnt), (b) Nutzung „unkonventioneller“ Massendaten wie Satelliten-, Geo- und Sensordaten sowie (c) Klima-/Emissionsmethodik u. a. im Kontext von Near-Real-Time-Emissionsquantifizierung.
Lessons Learned
Der nutzerzentrierte PCP-Ansatz (Interviews, Umfrage, Co-Design-Workshops) hat geholfen, den Service zu schärfen und skalierbarer zu machen – gleichzeitig bestand die zentrale Herausforderung darin, Erwartungsmanagement und Service-Design mit städtischen Fachbereichen parallel zur Entwicklung/Validierung der KI-Algorithmen zu leisten. Als wesentliche Pain Points der Praxis werden genannt: fehlende Aktualität von Emissionsdaten, fehlende räumliche Dimension/GIS-Anschlussfähigkeit, Schwierigkeiten bei der Hotspot- und Potenzialidentifikation sowie eine wachsende Transparenz-/Accountability-Lücke gegenüber Öffentlichkeit und NGOs.
Anbieter und Kontakt
Konsortium bestehend aus Nexqt, Kayrros und La Javaness
E-Mail
fouzi@nexqt.com