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Gegen dicke Luft

08.06.2015

Siemens hat eine intelligente Software auf Basis künstlicher neuronaler Netze entwickelt, die den Luftverschmutzungsgrad in Großstädten präzise und mehrere Tage im Voraus vorhersehen kann. Für Ballungszentren und ihre Bewohner kann sie eine Hilfestellung sein, ihre Stadt smarter und nachhaltiger zu gestalten und somit die Lebensqualität zu erhöhen.

Städte gelten seit jeher als Motoren des industriellen Wachstums und bieten ihren Einwohnern Chancen für Beschäftigung und Wohlstand. Kein Wunder also, dass seit 2009 und erstmals in der Geschichte der Menschheit mehr als die Hälfte der Weltbevölkerung in diesen Ballungszentren lebt – Tendenz steigend: Bis 2050 werden 70 Prozent der Menschen weltweit in Städten wohnen und somit fast so viele, wie heute auf der Erde leben.


Smog über Shenyang, der Hauptstadt der Region Liaoning im Nordosten Chinas. Smogalarm ist in Chinas Metropolen mehr Regel denn Ausnahme.


Fahrradfahrer im Pekinger Abgasnebel

Doch die Kehrseite dieser Urbanisierung ist schnell erkannt: Der Einwohnerboom stellt eine enorme Herausforderung für die städtische Infrastruktur dar, die vielerorts an ihre Grenzen stößt. So siedeln sich heute mehr als 50 Prozent der Weltbevölkerung auf knapp zwei Prozent der Erdoberfläche an.

Das Resultat: Den urbanen Zentren werden heute mit ihrem Verkehr, der Industrie und der Energienachfrage bis zu 70 Prozent der weltweiten Treibhausgasemissionen zugeschrieben.

Städte erzeugen somit im wahrsten Sinne des Wortes dicke Luft. Und die ist für ihre Bewohner zunehmend schlechter bekömmlich: Laut einer Analyse der Weltgesundheitsorganisation (WHO) vom Mai 2015 atmen fast 90 Prozent der weltweiten Stadtbevölkerung Luft ein, deren Schadstoffbelastung deutlich über den empfohlenen Grenzwerten liegt.

Herausforderung für Stadtbewohner

Und das hat Folgen: Nach Angaben der Weltgesundheitsbehörde sterben jedes Jahr rund sieben Millionen Menschen an den Folgen von Luftverschmutzung. Somit ginge jeder achte Todesfall weltweit auf verschmutzte Luft zurück.

Doch zeigt sich die WHO auch optimistisch. Laut der Organisation haben Städte die Möglichkeit, ihre Luftqualität durch lokale Maßnahmen deutlich zu verbessern – sei es mittels moderner und effizienter Lösungen für eine smarte Infrastruktur oder aber auch mit einfachen, kurzfristig umsetzbaren Maßnahmen wie Verkehrsregelungen oder lukrativen Angeboten für Fußgänger und Radfahrer. Idealerweise gezielt dort, wo die Luftverschmutzung am größten ist. Allerdings setzt dies ein Wissen über die zeitliche und lokale Entwicklung der Schadstoffbelastung voraus.

Wann und wo: Präzise Vorhersage der Luftverschmutzung

Diese Herausforderung nimmt Dr. Ralph Grothmann von der zentralen Siemens-Forschung Corporate Technology (CT) an. Der Wissenschaftler hat für das Projektvorhaben „Mayor Cockpit“ des Deloitte Analytics Institute Prognosemodelle auf Basis neuronaler Netze entwickelt, die den Luftverschmutzungsgrad in Großstädten präzise und mehrere Tage im Voraus vorhersehen können. „Neuronale Netze sind Computermodelle, die ähnlich arbeiten wie ein menschliches Gehirn. Sie lernen durch Training, Zusammenhänge zu erkennen und so Vorhersagen zu treffen“, erklärt Grothmann. Was ein wenig nach Science Fiction klingt, hat sich bei Siemens bereits seit vielen Jahren und in mehreren Branchen bewährt – zum Beispiel bei der Prognose von Konjunkturentwicklungen oder Rohstoffpreisen, und sogar bei der zu erwartenden Stromausbeute bei Erneuerbaren Energien.

Pilotprojekt London

Während der Entwicklung des Prognosesystems hat der Siemens-Forscher auf Wetter- und Emissionsdaten zurückgegriffen, welche die Stadt London mit rund 150 im Stadtgebiet verteilten Sensor-Messstationen ermittelt und zur Verfügung stellt. „Mit diesen Daten konnten wir unser System trainieren. Konkret handelt es sich um Emissionsgrößen wie Kohlenmonoxid, Kohlendioxid oder Stickoxide, deren Entwicklung wir mit den Wetterdaten aus der gleichen Zeit verknüpft haben. Das betrifft die Luftfeuchtigkeit, die Sonneneinstrahlung, den Bedeckungsgrad oder auch die Temperatur“, beschreibt Grothmann. Hinzu kommt die Programmierung kalendarischer Effekte, die verschiedene Verkehrscharakteristika aufweisen. Also etwa Werktage, Brücken- und Feiertage sowie Informationen über Events, beispielsweise Messen oder Sportveranstaltungen.

Das künstliche neuronale Netz hat die Aufgabe, aus diesen Daten und der Wettervorhersage die Luftverschmutzung mit ihren verschiedenen Ausprägungen vorherzusagen – via „Learning by doing“. Zu Beginn weiß es somit nicht, welche Variable sich wie auswirkt, und die Prognose weicht entsprechend stark von den tatsächlich gemessenen Emissionen ab. Im Training minimiert das Programm in hunderten Iterationen die Differenz zwischen seiner Prognose und dem Ist-Wert. Es ändert die Gewichtung der einzelnen Parameter und wird immer genauer.

„Heute ist unser System nicht nur in der Lage, die Luftverschmutzung an 150 Orten der Stadt für jede Stunde der nächsten drei Tage und mit einer Fehlerquote von unter zehn Prozent vorauszusagen“, erklärt Grothmann. „Aus unseren Ergebnissen lässt sich auch schließen, was die Haupttreiber der prognostizierten Luftverschmutzung sein werden.“

Hilfestellung für das Identifizieren von Maßnahmen

Nur: Allein eine solche Prognose hilft Städten natürlich nicht, ihre Luftverschmutzung zu bekämpfen. Dafür braucht es Maßnahmen. Auf Basis der Prognose-Software können sie gezielter umgesetzt werden. „Wenn unser System beispielsweise für die kommenden zwei Tage an bestimmten Stellen Londons überdurchschnittliche verkehrsbedingte Schadstoffbelastungen prognostiziert, könnten die temporäre Anhebung der Londoner City-Maut, eine stundenweise Durchfahrtssperre für LKW in diesem Bereich oder attraktivere Angebote für den öffentlichen Nahverkehr mögliche spontan umsetzbare Maßnahmen sein“, so Ralph Grothmann.

Doch nicht nur Maßnahmen im Verkehrs- oder Industrie- und Energiesektor ließen sich aus der Siemens-Software ableiten, sondern auch ein erweiterter Service für Bürger, die Orte und Zeiten der hohen Schadstoffbelastung meiden wollen. So könnten sich die Einwohner etwa im Rahmen eines Onlineservices informieren, wann und wo ihre Joggingrunde hinsichtlich der prognostizierten Belastungen in den nächsten Tagen am besten wäre – nicht nur in London, sondern auch in München oder Berlin und vielen weiteren Städten weltweit: „Unser System lässt sich theoretisch auf alle Städte ausweiten – vorausgesetzt, sie messen ihre Luftzusammensetzung“, schließt Grothmann ab.

Ob Hilfestellung oder Service für den gesundheitsorientierten Bürger: Die Prognose-Software von Siemens bietet Städten ein Sprungbrett für eine effiziente, nachhaltige und smarte Zukunft, in der sie ihren Bürgern eben nicht nur Chancen für Entwicklung, Beschäftigung und Wohlstand bieten, sondern auch saubere Luft zum Atmen.

www.siemens.com

Kontakt für Journalisten
Florian Martini
Tel.: +49 (89) 636-33446

Sebastian Webel | Siemens - Pictures of the Future

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