Wie lässt sich verhindern, dass Grossveranstaltungen zu riskanten Menschenmengen führen? Der Smart-City-Ansatz von dataMatters zeigt, wie KI und Sensornetze Passantenbewegungen anonym erfassen und drohende Überlastungen voraussagen. Über Bluetooth- und LiDAR-Technologie werden Bewegungsdaten datenschutzkonform analysiert und in Echtzeit an Einsatzkräfte übermittelt. So können Städte und Veranstalter rechtzeitig handeln – ein entscheidender Schritt für Sicherheit, Effizienz und Vertrauen in moderne Smart-City-Systeme.
«Für Großereignisse wie die Wiesn lässt sich eine gefährliche Überfüllung am besten mit der Echtzeit-Überwachung der Personenzahl erreichen», erklärt der Smart-City-Experte Dr. Daniel Trauth. Sein Unternehmen dataMatters hat das Konzept bereits in mehreren Städten zur Passantenzählung an öffentlichen Plätzen und in Fußgängerzonen umgesetzt.
Im Kern werden dabei Bluetooth- oder LiDAR-Sensoren rund um ein Gelände einschließlich aller Zugangswege installiert und gemessen, wie viele Personen oder Mobilgeräte – Smartphones und Smartwatches – in welche Richtungen strömen. «Im Unterschied zu einer Kameraüberwachung wird nur die Anwesenheit der Geräte gezählt, ohne dass diese bestimmten Personen zugeordnet werden können», betont Dr. Daniel Trauth, wie das System datenschutzkonform funktioniert und die Privatsphäre etwa der Wiesn-Besucher schützt. Diese anonymisierten Bewegungsdaten werden permanent über Funksensoren an einen kommunalen Datenraum übertragen und dort mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) ausgewertet. Der Clou: Die KI liefert in Echtzeit Prognosen, wann es wo zu Überlastungen kommen wird.
«Es geht nicht nur darum, den Entscheidungsträgern vor Ort jederzeit ein aktuelles Lagebild zu vermitteln, sondern ihnen darüber hinaus absehbare künftige Entwicklungen aufzuzeigen», verdeutlicht der Smart-City-Experte den Vorteil des KI-Einsatzes. Die Informationen über «heute und künftig» werden den Zuständigen vor Ort am PC oder Smartphone in Echtzeit übermittelt, damit diese rechtzeitig und verantwortungsvoll über Maßnahmen entscheiden können, um Überlastungen zu vermeiden.
Errichtung binnen weniger Tage möglich
Wie dataMatters mitteilt, lässt sich ein mobiles Netz von Sensoren binnen weniger Tage rund um einen Festplatz einrichten. Zur Erfassung und KI-Auswertung der Passantenströme hat dataMatters bereits ein Betriebszentrum in Köln eingerichtet, an das jederzeit kurzfristig jede Kommune in Europa angeschlossen werden kann. Auf Anfrage könnte ein solches Zentrum auch in München aufgebaut werden, um die von Wiesn-Chef Christian Scharpf für nächstes Jahr angekündigte Echtzeit-Überwachung des Oktoberfests zu unterstützen.
Die für Smart-City-Netzwerke notwendige Funkversorgung nach dem sogenannten LoRaWAN-Standard ist nach den Erkenntnissen von Dr. Daniel Trauth in München bereits heute weitgehend gegeben. Die mehr als 100 Funkgateways in der Stadt würden für eine ausreichend dichte Netzabdeckung sorgen. Zur Erklärung: Die mit Solarpanels und Batterien ausgestatteten Bluetooth-Sensoren geben ihre Daten nicht über Mobilfunknetze weiter, weil dies zu viel Strom verbrauchen würde, sondern über stromsparende LoRaWAN-Funkverbindungen (Low Range Wireless Area Network). Dadurch hält die Stromversorgung in den Sensoren bis zu zehn Jahre, bevor sie ersetzt werden müssen.
Zahlreiche Anwendungen einer Smart City
Dr. Daniel Trauth ordnet ein: «Die Zählung der Passantenfrequenz auf öffentlichen Straßen und Plätzen ist nur eine von unzähligen Anwendungen einer Smart City.» Ebenso lassen sich damit die Auslastung von Bus- und Bahnlinien haargenau erfassen, um Überlastungen vorauszusehen und den öffentlichen Personennahverkehr zu optimieren. Auch bei der kommunalen Abfall- oder Energiewirtschaft ergäben sich zahlreiche Einsatzfelder, sagt der Experte.
Das Prinzip sei stets gleich: Erfassung der Realität mittels Sensoren, Übermittlung an einen kommunalen Datenraum, Analyse durch Künstliche Intelligenz und Echtzeitdarstellung der aktuellen Lage und Prognosen auf den Bildschirmen der Entscheidungsträger vor Ort. Ein technisches Detail von hoher Bedeutung für den Schutz der Privatsphäre: Die digitale Verarbeitung der Sensordaten durch KI erfolgt stets direkt an den Geräten, ohne personenbezogene Daten speichern und nachträglich verpixeln zu müssen. Dadurch genügen alle Smart-City-Anwendungen uneingeschränkt den Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung.
«Die Bürger wollen von den Vorteilen einer Smart City profitieren, aber sie wollen sicherlich keine Überwachungsstadt», sagt Dr. Daniel Trauth.
dataMatters
dataMatters ist auf die Nutzung Künstlicher Intelligenz in der Realwirtschaft spezialisiert. Einsatzgebiete: Smart City, Smart Factory, Industrie 4.0, Smart Building, IoT, Maschinen- und Anlagenbau, Gesundheitswesen, Agrarwirtschaft u. v. a. m. Dabei werden über Sensoren Daten aus dem realen Betrieb erfasst, in Datenräumen gesammelt und dort mittels KI-Software analysiert bzw. an KI-Systeme der Firmenkunden zur Weiterverarbeitung übergeben. Anhand der Ergebnisse lässt sich der Betrieb effizienter, nachhaltiger und wirtschaftlicher führen. Anwendungsbeispiele: Parkraumbewirtschaftung, Frühwarnsysteme für Anomalien wie beispielsweise Extremwetter, Maschinenverschleiss oder Rohrbruch, Heizungs-/Beleuchtungsautomatisierung in Gebäuden, CO2-Footprint-Erfassung anhand realer Daten und vieles mehr.
