Wenn es um die Gestaltung nachhaltiger Lebensmodelle geht, gehören Digitalisierung und Vernetzung zu den wenigen Konstanten. Insbesondere die Anwendung sogenannter Data Science-Methoden scheint ein gewaltiges Potenzial zu besitzen: Die Erhebung, Analyse und Nutzung von großen Datenmengen kann dazu beitragen, Systeme jeder Art effizienter zu gestalten und somit Lieferketten, landwirtschaftliche Produktion oder Heiz- und Beleuchtungssysteme in einen nachhaltigeren Zustand zu überführen. Ein konkretes Beispiel soll im Rahmen dieses Artikels näher untersucht werden soll: Ende des 20. Jahrhundert begann in Kalifornien eine Diskussion um sogenannte Smart Cities, die durch datenbasierte Optimierung gleich mehrerer Probleme lösen sollen. Wenn es um Wege in eine nachhaltige Zukunft geht, gehören intelligente Städte derzeit zu den vielversprechendsten Ansätzen.
Ralf Tank, den ich Mitte August per Telefon erreiche, forscht in der hessischen Wissenschaftsstadt Darmstadt an einem vielversprechenden Projekt. Was er im Rahmen der 2018 geschaffenen „Digitalstadt Darmstadt GmbH“ gemeinsam mit seinem Team und zahlreichen Partnern aus Forschung und Politik vorhat, ist ein Musterbeispiel für eine konkrete Smart City-Anwendung: Eine intelligente Verkehrssteuerung, die für weniger Staus sorgen und gleichzeitig Stadtviertel mit besonders hoher Luftverschmutzung entlasten soll. In Tanks Worten soll Darmstadts Verkehr der Zukunft auf einer „umweltgerechten Ereignissteuerung“ basieren, bei der alle Verkehrsteilnehmer:innen miteinbezogen werden und in Echtzeit auf verschiedenste Problemsituationen reagiert werden kann. Sind beispielsweise die Schadstoffkonzentrationen in einem Stadtviertel zu hoch, kann durch die Steuerung von Ampeln und Straßenschildern reagiert werden, die nur noch eine bestimmte Anzahl an Fahrzeuge oder nur bestimmte Fahrzeugtypen passieren lassen. Bereits Ende nächsten Jahres, so Tank, soll das Darmstädter Modell Intelligenter Mobilität weitestgehend umgesetzt sein.
Die Idee, den Verkehr in Großstädten durch die Erhebung und Analyse von Verkehrsdaten computergestützt zu optimieren, gewinnt in diesen Jahren rapide an Aufmerksamkeit. 2016 startete in der chinesischen Stadt Hangzhou das „City Brain Project“, das in der Lage ist, den Verkehrsfluss zu berechnen, Unfälle automatisch per Kameraüberwachung zu entdecken, sowie Ampeln so zu schalten, dass Rettungsfahrzeuge durch eine grüne Welle möglichst schnell zum Zielort gelangen. Schon im ersten Jahr lieferte das Projekte nennenswerte Ergebnisse, indem die Ankunftsgeschwindigkeit von Rettungsfahrzeugen (laut einer Pressemittelung der Stadt) um 49 Prozent und der allgemeine Verkehrsfluss um 15 Prozent gesteigert werden konnte. Das sind beeindruckende Zahlen, die das Potenzial von intelligenten Städten außer Frage stellen.
Smart Cities, die sich neben datenbasierter Verkehrssteuerung auch durch Anwendungen wie intelligente Beleuchtungssysteme oder vernetzte Mülltonnen auszeichnen können, fokussieren sich keinesfalls ausschließlich auf Umweltparameter. Mehr Sicherheit, höherer Komfort sowie mehr Mitspracherecht und Informationszugriff sind weitere Punkte, die in der Vision digital vernetzter Städte eine Rolle spielen. Das Beispiel Mobilität zeigt das: Ein flüssigerer Verkehr, wie er in Darmstadt oder Hangzhou auf der Agenda steht, senkt Fahrtzeiten, wirkt „Stop-and-go“-Fahrweisen entgegen und reduziert damit ganz direkt Emissionen. Er kommt darüber hinaus aber auch den Bürger:innen zugute, die schneller an ihr Ziel gelangen und Zugriff auf Echtzeit-Verkehrsinformationen für jeden Winkel der Stadt haben. Wird ein Modell Intelligenter Mobilität um Carsharingangebote und Intermodalitätsapps ergänzt, wächst die Liste an Vorteilen weiter an.
Während in Regionen Südostasiens und des Nahen Ostens derzeit (häufig nach dem Reisbrett-Prinzip) eine intelligente Stadt nach der anderen geplant und auch errichtet wird, gestaltet sich die Situation in Deutschland deutlich zurückhaltender. Darmstadt ist einer Smart City auf nationaler Ebene derzeit wahrscheinlich am nächsten. Die Stadt, in der Ralf Tank an seiner „umweltorientierten Ereignissteuerung“ arbeitet, gewann 2017 den Bitkom-Wettbewerb „Digitale Stadt“ und gründete im Jahr darauf die „Digitalstadt Darmstadt GmbH“, die alle wesentlichen Stellen der Stadt mit Digitalisierungsbezug umfasst und Projekte in insgesamt vierzehn Handlungsfeldern umsetzt. Überfliegt man einen Bericht des Branchenverbands bitkom, macht sich schnell der Eindruck breit, dass Darmstadts ambitionierter Plan eher eine Seltenheit darstellt: In Deutschland habe die Entwicklung von Smart Cities „vergleichsweise spät eingesetzt“; vielen Kommunen falle es schwer, „einen adäquaten Einstieg in die Digitalisierung zu finden“; und insbesondere die Finanzierung stelle oftmals „ein unüberwindbares Hindernis“ dar. Erst in den vergangenen Jahren gewinne die digitale Transformation, so der Bericht, durch Wettbewerbe und Förderprogramme „ein wenig an Fahrt“.
Die 160.000-Einwohner-Stadt Darmstadt hat täglich mit 95.000 Einpendler*innen und 25.000 Durchpendler*innen zu kämpfen und ist daher einer besonders hohen Schadstoffbelastung ausgesetzt. Soll auf diese Situation mit einer intelligenten Verkehrssteuerung reagiert werden, sind gewaltige Datenmengen von Nöten. „Je genauer wir messen, desto genauer können wir steuern“; sagt Tank. „Wenn ich zwanzig bis dreißig Sekunden alte Daten zur Ampelschaltung habe, ist das Mist. Wir müssen in Echtzeit messen, und zwar am besten überall.“ Darmstadt besitzt seit 1989 ein eigenes Lichtwellenleitnetz, das heute über 70 Kilometer Kabel an 180 Ampeln und 380 Kameras angeschlossen ist. Die Glasfaserkabel erlauben es, Verkehrsdaten (also sowohl die Position von Fahrzeugen als auch deren Verhalten) in Echtzeit zu übertragen. Ergänzt wird das Datenset durch ein Sensornetz, dass im Minutentakt verschiedene Umweltfaktoren misst. „Wir wollen lernen und einen Überblick bekommen“, sagt Tank. „Es geht darum, die Zusammenhänge zwischen klimatischen Bedingungen, Verkehr und Luftqualität zu verstehen“. Um die Datenqualität weiter zu steigern, werden in diesen Monaten Infrarotkameras an 14 Auffahrtsstraßen angebracht, die sekundengenaue Informationen zu Fahrzeugtypen und Geschwindigkeiten liefern.
Mithilfe all dieser Daten ist es möglich, eine ziemlich genaue Echtzeitsimulation des Verkehrs zu erstellen. Die Verkehrsentwicklung kann zudem mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit in die Zukunft vorhergesagt und entsprechend angepasst werden. Denkbar erscheint es beispielsweise, die Simulation mit digitalisierten Verkehrsschildern oder vernetzten Navigationssystemen zu verbinden. Läuft dieses System über das Smartphone, ist eine Verknüpfung mit einem weiteren Darmstädter Projekt denkbar: Von 2019 bis 2020 testete die Stadt einen Ampelassistenten, der als App installiert werden kann und Vollinformationen über die Schaltung von Ampeln liefert. „Das hat zu einer entspannteren Fahrweise geführt“, sagt Tank, „es gab deutlich weniger Stop-and-go-Verkehr“. Wisse die Fahrerin oder der Fahrer, dass eine Ampel in wenigen Sekunden auf Rot schaltet, sei Beschleunigen „vollkommen sinnlos“. Nachdem das hinter der App stehende US-Unternehmen die Corona-Krise nicht überlebt hat, ist Tanks Projektteam in diesen Monaten dabei, „das System selbstständig nachzubauen. Dass wir die Rohdaten selbst liefern, hilft natürlich sehr.“
Was im Rahmen der Digitalstadt Darmstadt geschieht, ist mit großem Aufwand verbunden. Der Aufbau von Infrastruktur, die eine entsprechende Erhebung und Analyse der benötigten Daten sicherstellt, ist ohne Zweifel ein zentraler Punkt. Ein weiterer ist das Vorhandensein einer stabilen Internetverbindung, die ganz allgemein für jede Data Science-Anwendung unerlässlich ist. „Ohne schnelles Internet gibt es keine Smart City“, bringt Manfred Ackermann seine Überzeugung auf den Punkt. „Und hier gibt es in Deutschland bekanntermaßen erheblichen Nachholbedarf.“ Ackermann ist Geschäftsführer der Stadtwerke Emden (SWE) und arbeitet ebenfalls an der Entwicklung einer Vorzeige-Smart City. Auch ihn erreiche im August telefonisch. In Emden wird die Digitalisierung wesentlich durch die SWE vorangebracht, die zu diesem Zweck das Tochterunternehmen Emden Digital GmbH gegründet hat. Langfristiges Ziel ist es, Emden in eine „intelligente Energiestadt“ zu entwickeln. Dazu steht derzeit in erster Linie der Glasfaserausbau im Fokus: 2018 wurden die ersten Gewerbegebiete angeschlossen, im vergangenen Jahr folgten erste Wohngebiete. Als ich Ackermann nach seiner Vision von Emden im Jahr 2030 frage, ist das Vorhandensein einer stabilen Internetverbindung sein zentraler Punkt: „Alle Unternehmen und Haushalte sollen an das Glasfasernetz angeschlossen sein. Schließlich sollen alle von den Vorteilen profitieren.“
Die Bemühungen der SWE führten im Jahr 2016 zur Erstellung einer „Smart City Roadmap“, die heute als offizieller Startpunkt der gesamten Entwicklung gesehen werden kann. „Wir habe gefragt: Wo wollen wir mit der Stadt hin?“, erinnert sich Ackermann. Dieser visionäre Ansatz, das Suchen nach einer individuellen Lösung für die eigene Stadt, sei äußerst wichtig. Was man nicht tun solle, sagt Ackermann, „ist zu schauen, was andere machen, und das dann einfach zu kopieren. Du brauchst eine individuelle Vision, wie deine Stadt in zwanzig Jahren aussehen soll. Einen Rahmenplan, in dem die Digitalisierung umgesetzt werden kann.“ Seit 2017 kooperiert die Stadt Emden mit der Firma Siemens, die Ackermann zufolge „das gesamte Paket“ für die Umsetzung verschiedenster Konzepte geboten hätte. 2018 wurde schließlich eine Koordinierungsstelle für Digitalisierung eingerichtet, die auch einen Beirat mit Vertreter*innen aus Wirtschaft und Politik enthält.
Zentraler Baustein der Emdener Digitalisierungsbemühungen ist die App KEPTN. „KEPTN ist in erster Linie eine Plattform, um Menschen zusammenzubringen“, sagt Ackermann. „Wir wollen die Digitalisierung greifbar machen.“ Die App wurden gemeinsam mit einer lokalen Medienagentur gestaltet und bietet das ganze Paket: Einen Newsfeed, eine digitale Stadtführung, einen Gutschein zur Stärkung lokaler Händler*innen und in Zeiten der Corona-Pandemie auch eine Einkaufs-Hilfskampagne. 30 Prozent der Stadtbevölkerung nutzt die App bereits, Tendenz steigend. Auch eine intelligente Verkehrssteuerung (also der Aufbau entsprechender Sensorik und Steuerungssysteme) ist Teil der Planungen. Bereits umgesetzt ist ein Parkassistent, der die aktuelle Parksituation erfasst und ebenfalls an die KEPTN-App gekoppelt ist. Autofahrer*innen können so jederzeit auf dem schnellsten Weg zum nächsten freien Parkplatz geleitet werden.
Die Liste an Vorteilen, die solche Lösungen mit sich bringen, ist lang. Die Projekte, die in Emden und Darmstadt sowie vielen weiteren Städten verfolgt werden, können gleichzeitig zu mehr Nachhaltigkeit, Komfort, Sicherheit und Informationszugang beitragen. Nicht umsonst ist es allerdings durchaus umstritten, welche Rolle Vernetzung und Big Data bei der Nachhaltigkeitstransformation dieses Jahrhunderts tatsächlich spielen werden. Da ist zunächst der immense Bedarf an Hardware: Soll beispielsweise eine intelligente Verkehrssteuerung implementiert werden, sind Sensoren, Kameras und Rechenzentren notwendig. Expert*innen sogenannter Rebound-Effekte argumentieren, der Aufbau effizienterer Verkehrssysteme würde beispielsweise zu einem höheren Verkehrsaufkommen führen und die Emissionseinsparungen somit direkt wieder aufwiegen. Weiterhin kann behauptet werden, dass die Anwendung von Data Science-Lösungen oftmals ausgerechnet jene Praktiken stärkt, die in zukunftsfähigen Lebensmodellen eine eher untergeordnete Rolle spielen sollten: Autointensiver Verkehr zum Beispiel, der nun zwar flüssiger und effizienter funktioniert, aber immer noch vorhanden ist.
Der größte und wichtigste Kritikpunkt hat aber mit den Daten zu tun, die Grundlage jeder Data Sciene-Lösung sind. Diese sind ohne Zweifel berechtigt und bei jeder einzelnen Anwendung ausführlich zu diskutieren – die Beispiele Darmstadt und Emden zeigen jedoch, dass eine Smart City auch ohne fragwürdige Datennutzung funktionieren kann. Drei Punkte sollten wir uns an dieser Stelle genauer anschauen. Von Bedeutung ist zunächst einmal die Art der Daten, die zur Optimierung eines Systems erhoben werden. In Darmstadt sind das die Bilder anonymisierter Kameras (konkret Carfloating-Kameras, Optischen Kameras sowie Infrarot-Kameras), GPS-Daten von Öffentlichen Verkehrsmitteln, Daten der an Ampeln und Hautverkehrsstraßen angebrachten Sensoren sowie die erhobenen Umweltparameter. „Unsere Bilder zeigen weder die Nummernschilder von Fahrzeugen noch haben wir ein System, das die Bewegung einzelner Personen überwacht“, stellt Tank klar. „Wir erfassen keine personenbezogenen Daten, und das ist uns sehr wichtig.“ Sind diese personenbezogenen Informationen doch im Spiel – was zum Beispiel bei zahlreichen auf Gesichtserkennung basierenden Anwendungen der Fall ist -, sind auf einmal ganz andere Fragen zu stellen.
Zweitens ist von Bedeutung, wie die im ersten Schritt erhobenen Daten behandelt und gespeichert werden. In Darmstadt fließt die gesamte Sensorik in eine in Zusammenarbeit mit dem lokalen Urban Software Institut entwickelte OpenData-Plattform namens UI!Traffic – alle Bürger*innen haben also die Möglichkeit, auf die Daten zuzugreifen und die Arbeit der Digitalstadt mitzuverfolgen. Maximale Transparenz und Partizipation sei von Anfang an großes Anliegen gewesen, sagt Ralf Tank: „Wir wollen die Bürger mitnehmen und zeigen, was wir vorhaben. Wir veranstalten immer wieder Infoabende und haben unter anderem vor dem Technologiebeirat, der wirklich stark auf Datenschutz achtet, eine Präsentation gehalten. Wir zeigen unsere Datenbank, das gesamte Steuerungssystem, an diesen Abenden live. Das schafft immer viel Vertrauen.“ Auch Beteiligungsprozesse wie der „Runde Tisch der Wissenschaft“ und „Runde Tisch der Digitalstadt“, die eingerichtete Plattform zur Online-Bürgerbeteiligung oder in allen Stadtteilen angebotene Diskussionsforen zur Digitalisierung der Stadt zeigen, wie ernst es die Stadt mit Transparenz und Bürgerbeteiligung meint. Die Situation in Emden gestaltet sich ähnlich positiv: Ackermann erzählt von Bürgerdialogen, einem „gemeinschaftlichen Erarbeiten der Roadmap“ sowie einem Beirat mit Vertreter*innen aus allen Gesellschaftsschichten.
Der dritte und wahrscheinlich wichtigste Punkt ist die Frage, wie die erhobenen Daten schlussendlich zur Optimierung (also zur intelligenten Steuerung eines Systems) genutzt werden. In Ralf Tanks Fall heißt das beispielweise, über die Schaltung von Ampeln und Aufschrift von digitalen Verkehrsschildern zu entscheiden. Hier kommen Begriffe wie Künstliche Intelligenz oder Deep Learning ins Spiel, die im Rahmen dieses Artikels nur angerissen werden können: Auf einmal geht es nicht mehr darum, mithilfe von Daten Analysen oder Vorhersagen zu treffen, sondern das Treffen von Entscheidungen zu automatisieren. Nicht umsonst sind die ethischen Fragestellung rund um diese Situationen heiß diskutiert und Thema zahlreicher Arbeitskreise, Label und Fachbücher. Ein Negativbeispiel: Vor einigen Jahren nutze die Firma Amazon eine KI-Anwendung, die Frauen bei der Auswahl von Bewerber*innen klar benachteiligt hatte. Das System hatte sich diese Haltung „selbst beigebracht“ hatte und aus seinen Trainingsdaten – zehn Jahre alte Bewerbungen, die hauptsächlich von Männern stammten – „entsprechende Schlüsse gezogen“. Geht es wie in Emden und Darmstadt nun zunächst einmal darum, von Menschen gefahrene Autos flüssiger durch ein System aus Straßen, Ampeln und Schildern zu leiten und diese Ampeln und Schilder durch KI-basierte Datenanalyse optimal zu schalten, wirft der Einsatz deutlich weniger Fragen auf. Anders sieht das aus, wenn in einem zweiten Schritt (und zumindest in Darmstadt existieren solche Überlegungen) autonome Fahrzeuge ins Spiel kommen. Auch solche Anwendungen müssen nicht zwangsläufig schlecht sein – sie müssen jedoch in jedem Fall gründlich durchdacht und diskutiert werden.
Intelligente Städte besitzen genau wie zahlreiche weitere Data Science-Anwendungen gewaltiges Potenzial. Manfred Ackermann erzählt am Ende unserer Unterhaltung, dass das Interesse an den Emdener Erfahrungen stetig ansteige: Die Stadtwerke halten immer mehr Präsentationen auf Kongressen, es gebe viele Nachfragen von anderen Städten. Und auch Programme und Wettbewerbe, die den Ausbau datenbasierter Anwendungen fördern, werden immer zahlreicher. In Deutschland startete im vergangenen Jahr die erste Staffel der „Modellprojekte Smart Cities“, in dessen Zuge 50 Projekte mit insgesamt 750 Millionen Euro gefördert werden sollen. Und das ist gut so: Nach individueller Prüfung einer Anwendung wird oftmals deutlich, dass die positiven Aspekte überwiegen, also beispielsweise mehr Energie und Ressourcen eingespart als zusätzlich verbraucht werden. Ist die benötigte Hardware in geschlossene Stoffkreisläufe integriert und idealerweise in einem möglichst zukunftsfähigen System im Einsatz (also in unserem Fall zum Steuern des Zusammenspiels zwischen Carsharing-Flotten, Fahrrädern und öffentlichen Verkehrsmitteln), haben wir es mit einem wirklich vielversprechenden Konzept zu tun. Ist eine nachhaltige Zukunft also eine „smarte Zukunft“? Wahrscheinlich schon – zumindest teilweise.
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